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¿Ya viste “The billion Dollar Code” (Código Discordia) de Netflix? – Columna de Opinion Datlas

(Siguiente texto tomado de decider.com liga completa en referencias. Se nos hizo el mejor texto para comenzar esta columna)

Siempre escuchamos sobre los “ganadores” en el mundo de la alta tecnología: Bill Gates, Steve Jobs, Mark Zuckerberg, Elon Musk, Jeff Bezos, Jack Ma, etc. Pero por cada ganador, hay muchos “perdedores”; las personas que abrieron el camino para que los demás ganaran despiadadamente miles de millones con sus esfuerzos. El Código de los mil millones de dólares (Billion Dollar Code o Código Discordia) se basa en una historia real sobre los fundadores de una empresa que demandaron a Google por el algoritmo utilizado en Google Earth.

En esta columna te damos nuestra opinión de la problemática que se trata en esta serie de NETFLIX. NO hay spoilers, así que si aún tienes ganas de verla puedes continuar leyendo para aprender un poco más de la historia de uno de los productos más importantes en la historia del internet.

***Te puede interesar: “3 reflexiones de Social Dilemma de Netflix”

¿Qué es Terravision?

ART+COM son una compañía con iniciativas de desarrollo de software. De acuerdo a la serie, sus fundadores tuvieron la primera visión de una herramienta como “Google Earth” para poder visualizar el mundo entero de forma digital.

Carsten Schlüter (Mark Waschke) and hacker Juri Müller (Misel Maticevic) en 1993-94 crearon el software en Berlin. Luego de un tiempo deciden colaborar con compañías importantes en California , Estados Unidos. Esto después de escuchar de “Silicon Valley”. Al poco tiempo cruzaron con “Google” y es dónde el tema principal de la serie tiene su desarrollo.

*** Te podría interesar este podcast que hicimos con los fundadores de la GUIA ROJI (Compañía privada más antigua en México responsable de desarrollo de mucho de la cartografía del país hasta los noventas. Consulta aquí)

¿Qué pensaron los fundadores de Terravision en los 90tas?

“TerraVision sólo va a estar completa si para usarlo no tienen que venir a nosotros, sino nosotros vamos a ellos… en Internet”

“Qué pasa si llenamos TerraVision con contenido: Clima, Nombre de Calles, tráfico ¿Qué pasa si TerraVision no sólo es un lugar virtual?”

“Un restaurante, por ejemplo, ¿Qué pasa si un restaurante no sólo es un restaurante? Integramos el menú, tráfico, experiencias”

“Puedes ir a un museo, no importa si tienes o no dinero para la entrada. Todo será visual”

“Podemos hacerlo una plataforma democrática, sin fronteras.. el futuro”

En la siguiente esta, de la temporada uno, muestran la escena de cómo estaban buscando levantar capital para pasar de una versión de Terravision de CD-ROM a Software

La problemática

El problema es que nadie tiene servidores en su casa para correr las proyecciones del planeta. ¿Cómo hacerlo funcionar? Con el Internet porque podemos distribuir el procesamiento.

Habría que Proteger la propiedad intelectual y volverse emprendedores. El problema era que el Berlin de aquella época era árido en compañías de internet. No existía un ecosistema como el de Silicon Valley. La búsqueda de inversionistas era complicado porque empatar con una visión de largo plazo como la que proponían los fundadores de Terravision era complicado.

Las alternativas de financiamiento de pronto se acercaban más a motivaciones artísticas que tecnológicas.

***Te puede interesar este podcast donde platicamos con uno de los puentes más relevantes entre LATAM y Silicon Valley. Escucha aqui

La solución

Guiar la iniciativa por la mecánica de startup. Convertir a Terravision en una compañía con muchos grupos de interés, mayormente inversionistas.

Curioso que las primeras soluciones que los fundadores tenían en la menta estaban alrededor de “Turismo”. En un ejemplo cuentan la idea de que algunas aerolíneas

**También te puede interesar: 3 reflexiones de “The Great Hack”, Nada es privado

EL “PLOT”

Nos copiaron, y lo llamaron “Google Earth”

(Y hasta aqui nos quedaremos para no arruinarle a nadie la serie)

Hasta aqui la columna de hoy. Disfruten la serie y únanse a la conversacion de @DatlasMX . Gracias por leernos y te agradecemos compartir esta columna. Te recordamos no dejar de lado tu suscripción gratuita a “Datlas Academy” para aprender de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias:

Dimensionando la industria de “Analítica de datos e Inteligencia Artificial” 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y varías sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo “Notebook”, plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo “query”, bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Facebook, sus gafas de sol RAY BAN con cámara integrada y otras investigaciones ¿Convirtiendo a la privacidad en una prestación más que un derecho? – Columna de Opinión Datlas

El internet y la conectividad móvil han impulsado las redes sociales dándole poder a empresas como Twitter, Linkedin y Facebook a través de de la concentración de grandes cantidades de usuarios. En muchas ocasiones esta dinámica hizo que olvidemos las llamadas telefónicas o , en el caso de la pandemia por COVID-19 , la reunión presencial.

Estos conglomerados han salido del mundo de las redes sociales desde hace un par de años y buscan lograr una hegemonía en internet a través de nuevos desarrollos y puntos de enfoque. Al menos en Facebook, ese es el caso una vez que conocemos las áreas de investigación de Inteligencia Artificial que tienen y su inmersión en otras dinámicas como la que tienen habilitada gracias a Instagram.

En esta columna compartiremos sus investigaciones y te daremos nuestra opinión sobre la nueva colaboración de Facebook y RAY BAN.

¿Qué ha estado Investigando Facebook?

La gran red social de Facebook en realidad compite con los grandes de internet, Se estima que su participación es del 17% pero creciendo a grandes pasos gracias a sus estrategias promocionales.

De la mano que esto y al igual que las grandes compañías ha buscado diversificarse en internet. Muchas de las innovaciones comienzan en sus centros de investigación dispersos alrededor de todo el mundo.

En esta sección recopilamos algunas de las investigaciones más importantes….

1) Quitar fricciones de procesos de compra

2) AR interactuando con el mundo real

3) Electromiografía

4) Workrooms

Los casos de uso han estado orientados a videojuegos, salas de trabajo y aulas de aprendizaje. Parece que no hay ningún problema grave en términos de privacidad… pero recientemente la situación ha cambiado.

Hasta aquí, las investigaciones apuntan a que Facebook quiere ser la empresa líder en el mundo digital. La apuesta incremental en “realidad aumentada” y tecnologías que van a facilitar esta interacción entre el mundo real y digital es donde más están creciendo.

5) AI (Inteligencia artificial avanzada)

En FAIRS con más de 300 investigadores se preparan los algoritmos que seguramente tendrán influencia y modelarán parte de la sociedad del futuro.

6) Ahora, las tremendas gafas

Martin Harbech, director del grupo Facebook comparte el 9 de septiembre de 2021 el lanzamiento en colaboración con Ray Ban de unas “gafas inteligentes” con altavoces, manos libres y… cámaras….

Ahora la apuesta con esta colaboración suena a competirle nuevamente a “Snapchat” y sus gafas “Spectacles”. Acercar este tipo de “hardware” a artículos de moda tiene algunas implicaciones de privacidad.

Joana Sternn, periodista de WSJ lo explora en el siguiente video…

Implicaciones

1) Una cámara muy difícil de ser detectada por un espectador. Una grabación puede ser realizada sin que las dos partes estén enteradas

2) Las grabaciones podrían llegar a internet e infligir temas de privacidad

3) Acceso al mercado masivo por un precio de $300 dllrs a articulos que antes eran de “espionaje”

4) Es posible que los usuarios hagan mal uso y sea fácil de volverlos más disuasorios con algunos arreglos manuales (sharpie pintando el LED que “alerta cuando está encendido”)

** Te puede interesar nuestro blog: ” Caso Facebook de Cambridge Analytica”

¿Cuál es tu opinión de esta línea de productos de Facebook? Ahora nuevas compañías buscarán tener presencia en esta categoría ¿Apoyarías estos desarrollos? ¿Consideras que puedan vulnerar tu privacidad?

De continuar por esta línea la privacidad pasará de ser un derecho a una prestación que sólo pueda ofrecerse en ciertas situaciones del mercado.

Continuemos la conversación en @DatlasMX y te invitamos a suscribirte a nuestro nuevo lanzamiento en www.datlasacademy.com

-Equipo Datlas

¿QUÉ REGLAS FUNDAMENTALES DEBERÍAN DE CUMPLIR LOS NUEVOS humanoides DE TESLA ANTES DE SALIR A PRODUCCIÓN? – cOLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

La semana pasada el equipo de Tesla a la voz de “Elon Musk” anunció el nuevo “TeslaBot” en su “Tesla AI DAY” (Día de Inteligencia Artificial). Un humanoide (robot con inteligencia artificial que mimetiza a un ser humano”. Esta propuesta es un gran salto en tecnología, un punto de inflexión de los que se hablará en la historia si el proyecto se logra desarrollar con la expectativa que lo han presentado.

En esta columna compartiremos un poco sobre este informe y opinaremos sobre qué reglas intrínsecas en su programación deberá de tener este tipo de “bots” antes de salir al mercado.

Ejercicio en la Semana sobre consulta de esta pregunta en redes sociales

¿Qué tipo tecnologías convergen en esta propuesta tecnológica y porqué lo hace un “salto histórico” ?

Tomamos como referente al famoso exponente “Lex Fridman” que resumió las distintas intervenciones de tecnologías en esta propuesta

  • Redes neuronales para “planear”
  • Piloto automático (Que ya se utiliza hoy en el auto para el programa de “autopilot” que ya opera en Estados como California, entre otros
  • DOJO (No sólo APPLE promociona chips como su M1, también Tesla tiene sus desarrollos in-house que habilitarán este tipo de tecnologías)
  • Datos y Anotaciones (Etiquetas manuales y automáticas de gran escala para detectar personas y todo tipo de objetos rodeando el mundo)
  • Simulación
  • Tesla bot (Robot con tecnologías para percibir y planear)

** Si quieres conocer a detalle estas tecnologías te recomendamos ver su video en Youtube así como el lanzamiento anunciado de Tesla

¿Cuál es su propósito?

“Ser amableS” , comenta Elon Musk en su lanzamiento. Pero en realidad ante una visión de que el trabajo físico podrá ser electivo para muchos empleos en el futuro… este tipo de humanoides puede ser utilizado inicialmente para trabajos pesados.

Sin embargo, existe una posibilidad que este tipo de desarrollos puedan ser acompañantes de humanos para el futuro.

Y si en unos años el mundo va a estar lleno de robots ¿Cuáles son las reglas que deberían de estar en cualquier robot?

Si te gusta el cine o la ficción que tiene que ver con inteligencia artificial habrás escuchado de las 3 leyes de la robótica de ASIMOV

1. Un robot no debe dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño.

2. Un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto cuando estas órdenes se oponen a la primera ley.

3. Un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no entre en conflicto con la primera o segunda leyes.

Si bien estos antecedentes nos proponen un marco de pensamiento para el futuro de la robótica de acompañantes humanos es momento de comenzar a dialogar sobre la realidad de esta situación.

En el ejercicio de levantamiento en redes sociales se recibieron todo tipo de ideas, pero podemos generar 3 grandes grupos de ideaS:

  • Humanoides para defensa propia. Desde un contexto latinoamericano poder salir a la calle con un robot que pueda ser tu defensa personal puede pensarse interesante. En ese sentido generar reglas de protección en su programación podría ser relevante
  • Una regla de robótica universal que los equipos y programas no puedan atacar humanos. Esta fue la preocupación más repetida porque al pensar que estas máquinas pudieran tener más fuerza que muchos humanos es recomendable establecer precauciones
  • Un botón de apagado identificable. Sobre todo en situaciones sociales poder hacer evidente un botón de apagado inmediato para este tipo de equipos podría dar tranquilidad

Por otro lado, desde un punto de vista personal y muy prematuro a la expectativa de ir viendo el desarrollo del proyecto, pudiera ser importante reglas alrededor del “accountability” de las acciones de un humanoide. Es decir, parecido como con una mascota hoy en día, si uno de estos equipos ocasiona un accidente, riesgo o incidente la responsabilidad tendrá que recaer en un humano. En ese sentido por cada humanoide habrá un humano responsable de monitorear sus acciones.

Finalmente tendrá que existir ciertas limitantes de privacidad alrededor todos los datos que estará levantando este humanoide. Por un lado ya sucede con nuestros celulares, autos Tesla y otros sensores. Pero podemos hacerlo mejor preparando reglas más adecuadas para humanoides que estarán navegando en nuestra cotidianidad. Estrictos parámetros de levantamientos de información deberán de existir y de identificación de personas. Al final, estas máquinas estarán grabando 24/7 y procesando imágenes. Pero no por eso tendrán qu e”identificar” a todo quien graba si estas personas no les dan su autorización.

TeslaBot podría representar uno de los proyectos más disruptivos de la época. Y si alguna compañía tiene todas las capacidades y recursos para estos desarrollos es TESLA. En ese sentido esta propuesta podría darle una mayor sostenibilidad e incentivos de ser una de las empresas más protagonistas de los siguientes 10 años

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otra regla crees que deberíamos de pensar para este tipo de humanoides? Participa en la conversación en nuestras redes @DatlasMX

Equipo Datlas

1 mes usando la mac mini apple (2020) para data science y edición de multimedia – datlas

Comenzó el nuevo año y la demanda de procesamiento para una startup de analítica como Datlas incrementó. Es usual que en las conversaciones del área de tecnologías y analítica escuchemos: Máquinas virtuales, bases de datos en la nube, arquitectura de información, data warehouse, data lake, data marts, cron jobs, entre otros .Así como nombres de sistemas y herramientas: Power Bi, Tableau, Azure, IBM Watson, R, Python, Matlab, entre otros.

En este blog te compartimos nuestra evaluación y decisión sobre adquirir una de las nuevas MAC MINI con procesador m1. Por primera vez dejamos atrás INTEL y nos atrevimos a intentarlo. Te contaremos nuestro proceso de evaluación así como nuestra recomendación final.

Antecedentes ¿Qué buscábamos en un equipo?

Principalmente potencia, una máquina que pudiera ser utilidad de 5 a 7 años y además que nos familiarizará con un nuevo sistema operativo (Estábamos muy “casados” con Windows y Linux, pero Apple está haciendo cosas muy interesantes que hay que voltear a ver para no quedarnos obsoletos).

Dentro de las opciones y los motivos, entre computadoras potentes de windows no podíamos justificar el precio-beneficio. En todos los “benchmarks” terminaba apareciendo la Mac Mini m1 en una muy buena posición. En muchos planos, era la ganadora y parece que finalmente APPLE ofrecía algo al mercado que teníamos que voltear a ver.

Un punto importante es que la compañía de la manzana hizo un gran trabajo en la eficiencia de uso energético. Nosotros pensábamos dejar este equipo encendido al menos 5 días de la semana para correr algunos “jobs” automatizados y su ahorro energético la hacía buen opción.

Así como un procesador rápido, que vaya a la vanguardia con el mercado y nos permitiera mejorar nuestro trabajo de contenido para academy, podcast y blog

¿Mac sobre Windows para edición? OK … pero para ¿Data Science?

Considerando estos antecedentes, alguna de las opciones de MAC M1 (Laptop, desktops, etc) parecía ser una opción a evaluar para la startup. Aunado a esto, nuestro podcast con casi 60 capítulos ha sido trabajado hasta el día de hoy para edición de audio dede una MACBOOK PRO 2015 con algunas alteraciones como aumento de memoria SSD. Aún así era díficil continuar escalando la producción con un equipo como este.

Para la parte de las ediciones multimedia, el equipo (MAC MINI M1) se justificaba sólo, pero ¿Para Data Science? Aún y cuando buscamos e investigamos en videos de youtube, testimonios, preguntamos en foros, había muy poca documentación sobre como funcionaría para Data Science. Solamente nos podíamos entender con las guías de qué puntuaje tendría el procesador con casos de uso de “single-core” y “multi-core”. En Single core para procesos en batch parece que es bastante competitiva en contraste con su homologa que tiene el procesador de INTEL. Pero, en multi thread, hay ciertos escenarios específicos donde INTEL sigue siendo mejor.

¿Mac Mini M1 2021?

Es la computadora desktop de la clase MINI más nueva que ha sido lanzada con una variante de procesador: M1 sobre INTEL.

Las entradas de cables no son su fuerte, sin embargo encontramos thunderbolt, USB, conexiones a luz, cable ethernet y también entrada HDM1.

Importante decir que esta computadora, por la manera en que se desarrolló internamente, y parecida a modelos recientes de la mac, no puede ser “Updateada”. Es decir, no se le puede ampliar el RAM o alterar el procesador. Por eso mismo seleccionar una versión que sea útil durante el tiempo es importante.

Selección de la mejor versión de Mac Mini M1 2020

La MAC MINI m1 se puede adquirir en su versión básica (8gb de RAM y 256 SSD de memoria de disco) desde $650 dllrs . Las versiones más sofisticadas llegan a valer el doble.

Particularmente, en nuestro caso calculando el costo-beneficio, nos decidimos por la versión de 16 de RAM. Esto porque después de ver bastantes “reviews” hacían énfasis en que el RAM era algo que nos podíamos quedar cortos con 8. Además , particularmente, para tareas de análisis estamos acostumbrados a trabajar con 16 de RAM desde hace 5 años entonces ¿Para qué ir para atrás en este aspecto?

Por otro lado, la opción de memoria SSD no parecía razonable subirla. Esto porque llegar a 1TB subía más de $200 dllrs el valor final de compra. Pero preferimos irnos por lo básico: 256 GB y comprar por fuera una memoria HDD marca LA CLIE de 5 TB por menos de $150 dllrs.

Beneficios

Una configuración como la mencionada, es ideal para disminuir tiempos de renderizado en edición multimedia al menos un 70%. Episodios en calidad 4K que tardaban medio día en la MACBOOK PRO antigua, ahora toman menos de media hora.

Por otro lado, en procesos de analítica de datos. A pesar de unos problemas por no correr los programas de manera “nativa”, debo decir que los procesos se corren más rápido que mi equipo actual (Windows 10 Intel corte i7 8va generación con SSD).

Problemas

El m1 es potente con aplicaciones nativas, pero sí hay algunas diferencias cuando corremos programas que no pueden avanzar con la clase “Apple”. En esta situación el sistema operativo nos sugiere utilizar “ROSETTA” que es un adaptador para poder abrir programas que no tengan una versión nativa de M1.

Si abrimos el monitor de actividades podemos ver en la columna “CLASE” bajo qué esquema corre cada uno de los programas. Si es en APPLE significa que correrá con M1 , de lo contrario será usando ROSETTA.

Recomendaciones finales

Si en tu equipo de trabajo están buscando actualizarse en hardware, la mac mini m1 es una buena opción. Sin ser una computadora con “specs” galácticos o cuánticos, verdaderamente es una buena opción precio-beneficio. Es un equipo multi-usos que además de aprovechar sus capacidades avanzadas de edición te permitirá correr sin problema mucho de tus códigos que hoy corres en tu equipo INTEL

Principales drivers de compra:

  • Precio – beneficio
  • Versatilidad de uso
  • Tamaño y convenencias

Contras de compra

  • No se podrá actualizar su hardware durante el tiempo
  • No todos los programas corren nativos, habrá que usar ROSETTA durante un tiempo
  • La memoria SSD integrada puede duplicar el precio del equipo

Hasta aqui nuestra columna de hoy ¿Qué opiniones tienes de la evaluación? ¿Haz considerado usar un procesador M1? O si ya lo usaste ¿Cuál es tu experiencia? Continua la conversación con nosotros en redes sociales etiquetando a @DATLASMX

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fake News (Radiografía en México) – Columnas de opinión Datlas

En otros blogs hemos comentado de distintas controversias sobre análisis de datos. Hablamos de algoritmos de censura en redes sociales como twitter, casos que atentan con la privacidad como el de cambridge analytica y dimos nuestra opinión sobre las FAKE NEWS en eventos como Talent Land.

En esta ocasión motivados por el evento del próximo 22 de Junio en LABNL complementamos la opinión de las FAKE NEWS difundiendo una investigación de la UNAM y narrando cómo funcionan las granjas de bots según investigaciones de las BBC.

El homo sapiens digital

Es importante seguir amplificando la conversación de FAKE NEWS debido a la creciente cantidad de dispositivos conectados a la red y la información de insumo para las notas periodísticas en el mundo

  • 7.6 Bn de Habitantes
  • 50 Bn de dispositivos conectados
  • 7 dispositivos por persona
  • 5,020 gigabytes por persona
  • +80,000 ciberataques al día

Hoy en día se escriben más bases de datos que nunca antes en la historia. Nuestra actividad en redes sociales, transacciones electrónicas y las interacciones en el mundo tecnológico deja una huella digital que alimenta sistemas de información robustos. Estas bases de datos, antes estaban sólo al acceso de profesionales calificados o instituciones certificadas. Sin embargo, con el avance en el área de “analítica de datos” y el internet, más personas  pueden acceder a estos datos e interpretarlos a su criterio para después hacerlos de dominio publicó en redes como Facebook, Whatsapp, Instagram y Twitter.

En las noticias falsas (Fake news), debemos de navegar en nustras redes cuestionando los roles de los consumidores y generadores de información en la conversación social que habilitan las redes sociales.

Durante el COVID-19 fuimos testigos de la desalineación entre la alta velocidad de difusión de noticias falsas habilitadas por redes como Facebook y Whatsapp y la validación de las mismas. Tanto así que esto impulso el movimiento de masas con repercusiones como el agotamiento de ciertos bienes de consumo en tiendas de autoservicio (Cerveza, papel higiénico, entre otros).Adicional, estudios como el de  “Radiografía sobre la difusión de fake news en México” de la UANL en el 2020 indican que el 90% de los usuarios de Whatsapp en México había obtenido una nota falsa. En este sentido resulta oportuno ampliar el diálogo sobre ética de datos y “fake news”.

Importancia de hablar de FAKE NEWS

La velocidad a la que fluye la información en INTERNET gracias a las redes sociales eleva la necesidad de hablar de redes sociales. Según estudios el 90% de los mexicanos recibió una FAKE NEW durante la pandemia COVID-19

Fake News y las granjas de bots en México

La limitante de que en México podemos obtener tarjetas SIMS sin la necesidad de registrar nuestra identidad abre la puerta para que muchas cuentas falsas en redes sociales como twitter y facebook se den de alta (Esto porque dependen de un número telefónico).

Estudio de Radiografía en redes sociales México

En un estudio de la UNAM realizado a más e 1600 internautas de los 32 Estados del país se generaron distintos hallazgos sobre FAKE NEWS.

  • 88% recibió una noticia falsa
  • 90% recibió una nota falsa sobre COVID-19

DeepFake

Ahora, gracias a la tecnología DEEP FAKE, no podremos confiar en lo que veamos y escuchamos en internet. Hay que validar. Aquí este ejemplo que la empresa mexicana SORIANA hace sobre CANTINFLAS (Un actor legendario en México de la época de oro)

Cierre (5 pasos para evitar la propagación de FAKE NEWS)

1.No creer al 100% lo que circula en las redes sociales

2.Darse unos minutos para corroborar antes de compartir

3.Guardar la calma y no dejarse llevar por los impulsos ni hacer comentarios deliberados si no tenemos la seguridad

4.Mantenernos informados a través de autoridades de salud, nacionales e internacionales

5.Seguir las normas de sanidad establecidas para evitar el contagio

Hasta aqui la columna de hoy. Si te quieres sumar a la conversación de FAKE NEWS no dudes en contactarnos via redes sociales en @DATLASMX

Equipo DATLAS

– Keep it weird –

Fuentes:

Cisco IBSG, EMC Digital Universe with Research & Analysis by IDC y PURPLE Resources. Via: https://purplesec.us/resources/cyber-security-statistics/

https://www.dgcs.unam.mx/boletin/bdboletin/2020_318.html

GOOGLE IO 2021: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y PRIVACIDAD DE DATOS – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

“Más de 100 mejoras sólo en el servicio de GOOGLE MAPS con inteligencia artificial avanzada” Esta fue la primera reflexión que tuve la oportunidad de apreciar cuando sintonizábamos esta semana el GOOGLE IO 2021. Este es un evento donde la compañía global de internet GOOGLE anuncia nuevos lanzamientos y mejoras a sus servicios.

En esta columna te compartiremos nuestra opinión y reflexión sobre este evento.

Entre lo más sorprendente se encuentran los próximos 8 avances:

  1. Inteligencia artificial procesa caminos con atributos en “Google Maps”. Ahora podemos solicitar una ruta con “buenas vistas” o seguramente en dónde haya “más gasolineras” o más “tiendas”. Google Maps se sigue renovando y continuará aumentando las capacidades de la plataforma

2) La prevención con machine learning no sólo es para el “mantenimiento preventivo” de las máquinas. Google hace la apuesta de conversaciones contextuales con su sistema de “GOOGLE ASSISTANT” para poder hasta consultarle de cómo podemos prepararnos para un reto físico como subir una montaña

3) Y los avances no sólo son a nivel de entendimiento de texto. Se amplían a detección de imágenes. Mostraron un ejemplo de como podemos tomar fotografías de unas botas y consultar al sistema si cumplen con lo necesario para subir a un cerro. Eso podrá ser llevado después a sistemas de comercio en línea o hasta de ayuda humanitaria

4) En cuanto a los avances de computación cuántica, en una divertida cápsula, Google abrió su laboratorio a la vista del mundo. En un equipo cuántico en particular, explica que su laboratorio tiene algunas de las zonas con más baja temperatura del mundo. Hasta el momento no se atiende un proyecto específico, pero seguramente en futuros GOOGLE IO escucharemos más de qué uso le están dando a estos equipos

5) Realidad aumentada con el apoyo de atletas olímpicos. Así como hace unos años la empresa NIANTIC sorprendió al mundo en alianza con GOOGLE con juegos como “POKEMON GO” ahora GOOGLE expande la usabilidad de la Realidad Aumentada (AR) a otros aspectos. Entre ellos los deportes en donde será posible seleccionar a algunos de tus atletas favoritos para ver una presentación a través de la pantalla con fondos dinámicos

6) El nuevo “dashboard” de privacidad en ANDROID y sistemas operativos móviles de Google ayudará a identificar de manera ágil qué datos se están compartiendo en cada una de las aplicaciones

7) Dermatólogo bajo demanda como asistente virtual de los smartphones con sistemas operativos Android. Se podrán detectar más de 300 enfermedades y dimensionar la gravedad de la misma para entonces acudir con un profesional

8) Ampliando sus capacidades y aplicaciones de inteligencia artificial avanzada también se presentó un caso de diagnóstico de “cancer de mama” que aumente la velocidad, asertividad y reduzca los costos de este tipo de pruebas

Hasta aqui la columna de hoy

¿Qué opinas de estos lanzamientos? ¿Estamos en el futuro o vamos hacía allá? ¿Google será la empresa que esté haciendo las apuestas más importantes o qué otras compiten por el puesto? Compártenos tus opiniones en nuestras redes @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird-

UNA REFLEXIÓN BALANCEADA DEL DOCUMENTAL DE NETFLIX: CODED BIAS ¿ INTELIGENCIA ARTIFICIAL RACISTA? – COLUMNA DE OPINION DATLAS

Desde el equipo de Datlas y los autores de las columnas de este blog nos encanta la generación de contenido y difusión sobre temas de analítica, inteligencia artificial y transformación digital. Hemos hecho columnas de documentales como el dilema de las redes sociales: “3 REFLEXIONES SOBRE “SOCIAL DILEMMA” y publicado opiniones sobre nada es privado: “3 reflexiones de Great Hack”. En esta ocasión hablaremos del documental recientemente lanzado llamado “CODED BIAS” que hace referencia a situaciones donde la inteligencia artificial ha mostrado ser racista.

***SPOILER ALERT*** : Si aún no has visto el documental, tal vez quieras detenerte un poco y regresar a esta lectura para no arruinarte o sesgar tus pensamientos.

Los antecedentes ¿De qué trata?

Un estudiante del MIT identifica un problema evidente en la tecnología de la detección facial. Este desarrollo, desde su nacimiento y entrenamiento (Te recomendamos leer “Algoritmos supervisados y no supervisados” para mejorar tu comprensión de este tema), no está preparado para ser usado con la misma eficiencia por personas de color. Este es el preámbulo de toda una controversia de poderes y autocrítica a los desarrollos de inteligencia artificial de la actualidad y la problemática de la toma de decisiones habilitadas por computadora con modelos de “cajas negras” (Esto quiere decir, en pocas palabras, que son modelos donde no podemos identificar con claridad el efecto de cada variable tomada en el resultado o la justificación exacta de un resultado matemático. Solamente un % de ajuste que nos hace sentir matemáticamente certeros de que es el mejor modelo).

¿En cuál problema se centra el documental?

En un problema social. La temática de racismo y discriminación no es nueva en el contexto de la inteligencia artificial. Muchas de las empresas e investigadores que son pioneros en generar sistemas de identificación utilizan condiciones de “entrenamiento de sistemas” con un sesgo demográfico y socioeconómico.

Al no haber la diversidad suficiente en un equipo de desarrollo de algoritmos las predicciones de, por ejemplo, una cámara de seguridad que alerta cuando una persona “parece terrorista en una aeropuerto” , pueden estar vinculadas a una carga cultural y/o sistemática incorrecta.

Ejemplo citado en la película de cómo la policía local de una región del Reino Unido que utilizan cámaras y algoritmos de “profiling” para detener y entrevistar ciudadanos que, a criterio de su sistema, parecen sospechosos han fallado el 91% de las veces

¿Cuál es el problema de continuar con aplicaciones de inteligencia artificial como “facial recognition” o la “identificación facial” sin reconocer y cuidar los sesgos inherentes?

Si el futuro del mundo está alrededor de la inteligencia artificial (IA) y esta es un reflejo de la sociedad entonces tendremos sistemas sesgados.

Ejemplo de asertividad para identificar personas considerando distintas tecnologías: Azure, IBM y FACE (Empresa China)

Esta es una conversación que no es nueva. Constantemente se hacen estas “auditorias” a empresas de tecnología. Bastantes líderes den el sector tecnológico han empoderado un mensaje claro de que no debemos de dejar que la IA gobierne las decisiones humanas sin entender verdaderamente cómo funciona

Recordemos el caso de Steve Wozniak, uno de los fundadores de Apple, que tan pronto la empresa de tecnología lanzó su tarjeta de crédito obtuvo un crédito 10 veces del tamaño del de su esposa. Siendo que comparten cuentas bancarias, antecedentes crediticios y propiedades.

“La aparición estelar: Cathy O’neil”

En el documental “Coded Bias” hay un personaje que hace su aparición y honra decirlo. A opinión personal, el documental debió tratarse de ella. Nos referimos a Cathy Oneal, la autora de “Weapon of Math Destruction”

Cathy es una especialista en el tema de algoritmos, matemática de formación y con mucha experiencia en el diagnóstico de modelos de inteligencia artificial. Comenzó su carrera en la academia y después paso al mundo financiero donde algunas “formas” y consecuencia sde todos los modelos que se trabajaban le empezaron a “sonar raro”

Ha identificado y denunciado algoritmos que han tenido interpretaciones incorrectas en sectores bancarios hasta el mismo sistema legal norte-americano.

Aunque su intervención en la película es pequeña, si has leído alguno de sus libros podrás entender el valor que le aporta al movimiento impulsado por la película.

La reflexión final (opinión del autor de la columna, no a nombre de Datlas)

Mientras por un lado resulta “taquillero” hablar negativamente de la inteligencia artificial, sus impactos en el mundo y los problemas sociales que esta podría causar es justo decir que la conversación debe continuarse ampliando. Muy probablemente veamos nuevas series y documentales hablando del tema.

La temática de este documental no es nueva. Sin embargo había espacios para ser más técnicos y revisar los impactos de un mal uso de la IA en la sociedad. En ese sentido, en el casting debió de haber tenido más protagonismo una especialista en la materia como Cathy Oneil, con espacio para poder aprender mucho más de ella.

Por otro lado, si bien la IA ha generado potenciales problemas también hay muchos escenarios de impacto positivo. Un buen uso de IA y desarrollos con conciencia social auditados por un consejo especializado para reducir sesgos en los modelos pudiera dar brillantes resultados. Creo que esa parte de la historia faltó contarse en este documental que termina siendo algo dramático.

Documentales como estos tienen la oportunidad de hacer resonar propuestas de intervención escalables y transparentes para resolver las problemáticas que presentan. Faltó profundizar en más propuestas en este documental. Sin embargo podemos alegar que la directora Shalini Kantayya nos dejó esa tarea. Ahora tocará a la sociedad investigar más recursos para poder cuestionarnos la aplicación del IA.

Y ¿Cuáles son tus opiniones? Compártenos en @DatlasMX qué fue lo que te gustó y no te gustó del documental ¿Cuál fue tu mayor aprendizaje?

– Equipo Datlas –

Keep it weird

el NUEVO documental de wework (2021) DE hulu ¿ADAN NEUMANN EL HÉROE, EL MARTIR O EL ERROR? – columna de opinion DATLAS

***SPOILER ALERT: Si no has visto el documental y tienes intención de hacerlo sería mejor que leas esta columna después de verlo para poder generar tu propia opinión ***

El pasado 2 de abril de 2021 la plataforma de streaming HULU lanzó un documental sobre la debacle de la empresa “WEWORK”. En el documental se explica como, en poco tiempo, esta organización que vino a “repensar” el coworking y el desarrollo de comunidades habitacionales y de aprendizaje llego a la cima. Pero justo después de tenerlo todo (billones de dólares a su merced de fondos de capital como SOFTBANK) y de inflar la valuación de la compañía a una velocidad inimaginable todo se derrumbó debido a un mal liderazgo. En esta columna te contamos nuestras impresiones

El trailer de la película

¿Qué es wework?

También conocida como la “We” Company (Por su traducción “La compañía de nosotros” haciendo referencia a comunidades) nace en el 2010 en Estados Unidas como una compañía inmobiliaria que provee espacios de trabajo compartidos (cowork) para empresas de servicios y tecnología. No compran la ubicación. La rentan por largo plazo y la subarriendan en distintos espacios. Generan fuentes de inversión y líneas de ingreso de maneras modulares. Aprovechan cada metro cuadrado con diseño y un ambiente “cool”. Sus fundadores Adam Neumann y Miguel McKelvey planteaban una propuesta de valor original y disruptiva para cambiar la forma en que las personas trabajan y colaboran.

Para el 2018 manejaban más de 4 millones de metros cuadrados en propiedades ubicadas en las mejores zonas corporativas del mundo. Su propuesta atractiva que mezclaba comunidad, diseño, café, cerveza, entre otros servicios de valor agregado acercó una comunidad de “millenials” que querían convivir bajo estos parámetros de vida.

Adam Neumann, el protagonista del documental

Adam es el “legendario” fundador de esta empresa que buscaba su rápido acceso al club de los unicornios. Adam era el rostro de la compañía, el CEO y un líder que adoctrinaba a sus empleados, muy al estilo de una secta, a querer estar en WeWork para camibiar el mundo. Durante todo el documental los productores explican como Wework estaba en la búsqueda de convertirse en un “Unicornio”. encontrar el Siguiente Uber, Facebook o Google . Los fondos de capital le querían apostar al caballo correcto y veían en Wework un gran potencial gracias a su crecimiento.

En el documental también se menciona la influencia de su esposa. Una de las influyentes en el uso de los fondos que SOFTBANK inyectó al concepto de “We” y quien amplió a un proyecto de educación la idea comunidad.

Sobre la problemática que realza el documental

“Si las compañías en Silicon Valley se fundan en garages, en NYC se fundan en cocinas”. De acuerdo a la serie “Todo el mundo que hacia una “tech-startup” ibas a ir con wework porque eso te hacía exitoso”. Wework era un sinónimo de Snack Bar, Café, Te, Cerveza, Diseño,

Cada verano promovían un programa organizacional llamado “We Work Summer Camp”, que en la serie lo hacen ver como un programa de adoctrinamiento. 8 horas al día hay platicas sobre los conceptos y los ideales de la compañía. Se brindaban discursos sociales con motivos de mejorar el mundo y haciendo ver a la organización como un pilar de apoyo. Inclusive grandes figuras como Ashton Kutcher participaban como expositores ene stos eventos

LOS ANGELES, CALIFORNIA – JANUARY 09: Ashton Kutcher (L) and Adam Neumann attend WeWork Creator Awards Global Finals at Microsoft Theater on January 09, 2019 in Los Angeles, California. (Photo by Allen Berezovsky/FilmMagic)

De acuerdo al documental, Wework tenía muy clara su audiencia y sabía cómo persuadirlos. Los millenials tienen el “deseo de pertenecer” atienden a un “llamado” y quien mejor lo comunique participará. Sabía comunicar al sueño, persuadir con un propósito y la venta de un sueño. Mucho de la inflación de wework fue atrayendo jóvenes en búsqueda de propósitos profesionales.

Mucho de la inflación de wework fue atrayendo jóvenes en búsqueda de propósitos profesionales

Algunos confundían a Wework con un culto. Agregaron iniciaciones, niveles. Y más cuando empezaron “WeLive”, un sistema de vivienda comunitaria. En el documental entrevistan a los “beta-testers”. Estás viviendo en una especie de hostal. Cuartos pequeños. Pero más allá de eso la gente buscaba una comunidad e identificarse con un grupo. Gente que no tuviera responsabilidades más allá. Gente que quiera pausar sus vidas para intentar cosas nuevas.

Otro de los impactos que lanzaron en un inicio al éxito a Wework fue su marketing. Su propuesta de valor resumía tendencias como nómadas digitales, comunidad, millenials y tecnología. Era “cool” pertenecer a Wework y no hacerlo podría interpretarse como no querer adaptarse a los cambios.

El concepto de “todos tienen equity” para empleados y la organización

En wework “Todos tenían equity” o “stock option”. O al menos eso repetía diariamente Adam a todos los colaboradores de la organización. Al final del documental, declara uno de sus ex-empleados, que en realidad era una opción de compra lo que un empleado nuevo adquiría. Esto no significa que tienes una parte de la compañía , sino que tienes la opción de compra a determinado valor por una parte de la compañía. Pero es bien conocido que mucha gente de otras empresas elegían Wework sobre sus antiguos empleos debido a la promesa de “equity”. Estar en Wework era casic omo pegarle a la lotería.

“La entrada de Softbank” con su filosofía de la búsqueda de la singularidad es una parte importante del documental. Estamos hablando de que el fondo más grande del mundo participó en el sueño de Wework. Esto le dió mucha credibilidad en el ecosistema mundial y combustible para crecer geográficamente y rápido. En términos “verticales” nacieron conceptos como comunidades compartidas y otros intentos de reinventar la educación después de haber “hecho el trabajo”.

Muchos de los empleados declaran a ver sido muy felices trabajando. Esto debido a que la organización es una cultura de “fraternidad universitaria”, la mezcla entre trabajo y fiesta era un balance que les permitía tener una vida “que querían”. Todo esto hasta que se reveló cerca del 2018-2019 los problemas financieros que tenía la compañía, la velocidad a la que “quemaba dinero” y los gastos irresponsables de su CEO como la adquisición de su jet privado.

Una problemática denunciada por “analítica de datos” y big data de la web

En Wework se aprovechaba la tecnología para mejorar el aprovechamiento de espacios. Arquitectos, diseñadores de espacios y analistas contemplaban la dinámica de colaboración que producían sus espacios y generaban ágiles cambios para mejorar la experiencia del usuario

En un caso muy particular sobre uso de datos, una empresa llamada THINKNUM que se dedica a obtener datos de internet y los traduce a pulsos comerciales obtuvo algunos indicadores de WeWork:

  • Calculos de CHURN RATE
  • Mapas de calor en las oficinas para mejorar
  • Web Crawling

En el documental explica el autor de este blog que publicó hallazgos sobre los indicadores a la baja de WeWork que logró estimar con los modelos de THINKNUM. Debido a esto lo expulsaron de sus oficinas de Wework por faltar a la politica de “felicidad” de la compañía.

La reflexión final ¿La recomendamos sí o no?

Este documental es un repaso de la serie de errores que se cometieron en Wework. Levanta conciencia sobre las burbujas y las ridículas valuaciones que mucha startups en edad temprana y sin siquiera ser rentables son dadas debido a un mercado con amplio capital y ansioso por continuar diversificándose. La recomendamos para aquellas y aquellos que quieren aprender de negocios, están involucrados en el mundo startup y científicos de datos que estén buscando aprender cómo vender proyectos internamente.

¿Dónde está ADAM al día de hoy? Revisa esta liga si te interesa saberlo

https://www.refinery29.com/en-us/2021/04/10401535/where-is-adam-neumann-now-wework-explained

Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos compartirla y darnos tu opinion en @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuente:

*https://en.wikipedia.org/wiki/Adam_Neumann

*https://www.refinery29.com/en-us/2021/04/10401535/where-is-adam-neumann-now-wework-explained

*https://www.cbinsights.com/research/report/wework-strategy-teardown/

*https://www.cbinsights.com/research/report/wework-strategy-teardown/

Lo que no sabías de los NFT’S y la oportunidad de la trascendencia en el mercado – COLUMNA DE OPINION DATLAS

Uno de los temas más significativos en el mercado y que ha escalado para invertir en millones de dólares han tenido un impacto de manera trascendental al paso de los años por medio de los NFT’s y Blockchains en la industria de los activos digitales.

Lo cual poseer desde una obra de arte hasta una carta digital coleccionable nos hace analizar acerca la autenticidad del producto que podemos invertir y vender a un costo mayor al paso del tiempo.

En este blog te acompañaremos a definir lo qué son los NFT’s, la estructura de Blockchains y la escala a donde se acercan estos activos para la industria del arte y las diferentes validaciones para que te informes más acerca este mercado que nos hace sentido en uno de los mayores motores de rendimiento en inversión.

¿Qué son los NFT’s?

Cómo sus siglas lo mencionan los NFT’s (No Fungible Tokens) es un tipo de token criptográfico utilizado para validar o certificar la autenticidad de un activo digital ya sea una obra de de arte, nombres de usuario, carta coleccionable, fotografías, GIFs, JPG’s entre muchos más relacionados con la apreciación.

Este tipo de token no es reemplazable y es único ante el mercado es por ello que conlleva una estructura de Blockchain para realizar filtros en dónde se validen la autenticidad del activo.

Blockchain

El servicio de blockchain se vinculan a la transacción del Bitcoin y otras criptomonedas en el mercado de los NFT´s y hace posible el aseguramiento en la autenticidad ya que es un registro único distribuido en varios nodos de la red para hacer verificaciones y evitar ser hackeado.

A continuación te mostraremos la estructura de los bloques del Blockchain para realizar todas estas operaciones de seguridad y validación:

  • Para esto se reúne una cantidad de registros o transacciones que han sido realizadas.
  • La información vinculada de acuerdo al bloque
  • La historia que se comparte con el bloque anterior y el siguiente por medio del hash (Cadena alfanumérica de longitud normalmente fija obtenida como salida de una función hash.) de cada bloque, esto conlleva a un código que sería en definitiva la llave para abrirlo de forma segura.

A continuación te mostraremos el esquema de la cadena de bloques la cual cada bloque cuenta con un lugar en específico esto lo hace único y seguro para el desarrollo de cada transacción y registro esto mediante nodos de la red enlazados a un nuevo que bloque dentro de la cadena:

Fuente: https://www.welivesecurity.com/la-es/2018/09/04/blockchain-que-es-como-funciona-y-como-se-esta-usando-en-el-mercado/

Conoce el primer NFT puramente digital

Es muy interesante la inversión que tienen estos activos digitales para su venta o subasta al mercado, hace pocas semanas se subasto una pieza de arte digital en poco más de 69 millones de dólares que físicamente no existe, ¿impresionante no?.

Esta pieza de arte digital titulada “The First 5000 Days” fue creada por Mike Winkelmann conocido en redes sociales como “Beeple” lo cual esta subasta lo posiciona cómo en la lista de los artistas más cotizados según fuentes en Twitter por Christie´s.

La pieza de arte digital es una conjugación de obras diarias por parte de Beeple y es un trabajo de 13 años que ha puesto en subasta para conseguir la propiedades y autenticidad del NFT de esta obra de arte digital.

Trascendencia en el mercado de las NFT´s a futuro

Este mercado que tal vez tú no conocías esta cotizado y valorado en millones de dólares que tienen una diversificación para su subastas por medio de los NFT´s.

Conozcamos a Mark Cuban uno de los inversionistas más significantes en el mercado de los NFT´s y que ha estado presente en los compra-venta de estos activos digitales también dueño de los Mavericks de Dallas de la NBA entre otras empresas.

Su criterio acerca de los NFT´s, que son el futuro de los negocios como lo indica: “Esta generación sabe que un contrato digital y el activo digital que representa o un criptoactivo son una mejor inversión que el tradicional activo que puedes ver, tocar o sentir”.

Cuban predice que la próxima generación encontrará valor en los activos digitales, desde cualquier bien digital, incluida cualquier creación realizada en línea, hasta diferentes criptomonedas, como bitcoin y ether (la criptomoneda impulsada por Ethereum, que serán más fáciles de mantener que los activos físicos.

Fuente: https://www.cnbc.com/2021/02/01/mark-cuban-on-digital-assets.html

Esto habla acerca la revolución que tienen los activos tradicionales para la obtención de un producto con certificado con un criptoactivo para asegurarlo con un contrato digital.

¿Y tu? ¿estás listo para invertir al mercado de los NFT´s para contar con esa seguridad y autenticidad del producto que tanto deseas tener?, cuéntanos acerca de tus comentarios de este tema del momento que ha tenido gran relevancia en el mundo del arte digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird –