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CORONAVIRUS PT. 2/2 – CONSTRUYENDO UN MODELO DE RESPUESTA INMEDIATA CON DATOS GEOESPACIALES (DATLAS RESEARCH)

Si quieres visualizar esta plataforma revisa el video aqui. Para acceder directamente a la plataforma de la que hablamos en este blog escríbenos tus motivos a direccion@datlas.mx . Agradecemos a los medios que nos han difundido:

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Esta es la segunda parte de la serie de blogs del #COVID-19. Puedes encontrar el primer capítulo en: El efecto dominó de una pandemia en la economía regional. Vale la pena que le eches un  vistazo antes, para entender mejor el riesgo de no tomar las medidas adecuadas en épocas del Coronavirus.

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Lo que sigue,inspirados en la herramienta GOTHAM de la empresa PALANTIR utilizada en el Huracán Florence en el 2018 para desplegar equipos de rescate en las zonas más marginadas del Norte y Sur-Carolina en esta columna generaremos un postulado de cómo podríamos construir un modelo de respuesta inmediata para México. Específicamente utilizando datos de Nuevo León.

Usaremos el modelo Datlas como ejemplo

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Puedes leer más de esta metodología en este blog.

Diagnóstico del problema y objetivo

Un modelo de respuesta inmediata, en el contexto de datos geo-espaciales, contextualiza el entorno y la situación de estudio (En este caso el COVID) para enfocar la atención hacia las ubicaciones más vulnerables en caso de una catástrofe. En situaciones donde el tiempo y la dispersión juegan un rol crítico, es importante tener a la mano herramientas que soporten la labor de enfoque hacia la infraestructura y cuerpos de rescate.

El objetivo de la investigación será identificar en un plano geográfico  los puntos de concentración de personas más vulnerables para que en caso de una catástrofe sanitaria tengamos más claridad hacia los puntos de despliegue de equipos de rescate.

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Criterio y extracción de datos

Hemos estado revisando que las poblaciones más vulnerables en el COVID-19 son primeramente mayores a 60 años. Sumado a esto las viviendas en niveles socieconómicos bajos tendrían más restricciones de acceder a recursos para protegerse por su cuenta. En muchos programas sociales se utiliza el índice de marginación nacional de la CONAPO (véase al final en fuentes) como medida de vulnerabilidad. Esto ya que representa una medida-resumen que permite diferenciar entidades federativas y municipios de acuerdo con las carencias que padece la población, como resultado de la falta de acceso a la educación, la residencia en viviendas inadecuadas, la percepción de ingresos monetarios insuficientes y las relacionadas con la residencia en localidades pequeñas (CONAPO, 2018).

Otro tema que hace sentido contemplar es la cantidad de ubicaciones de servicios de salud como clínicas, laboratorios, farmacias, hospitales y similares que pudieran ponderar la vulnerabilidad de estos grupos. Usaremos datos del DENUE INEGI, así como Google places para corroborar estas ubicaciones.

Integración y clasificación de datos

Clasificamos las variables en distintos grupos:

  • Personas mayores a 60 años (Dado que el virus es más letal en este grupo de edad)
  • Indice de marginación (Tendrían mayores restricciones para cuidarse por su propia cuenta)
  • Promedio de habitantes por vivienda (Mayor indice de propagación y contagio casero)
  • Población Total (Potencialmente, los cuadros de la ciudad donde una actividad de rescate impactaría más personas)
  • NSE preponderante (Buscaríamos priorizar NSE bajos, dado su vulnerabilidad)
  • Servicios de Salud (Farmacias, clínicas, asilos, hospitales y similares)

En este caso, el orden de las clasificaciones representa lo que teóricamente puede representar un mayor enfoque para grupos  vulnerables. Es decir, estos pudieran ser criterios de enfoque para equipos de rescate

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Modelaje y entrenamiento

Al no ser especialistas en temas de salud, lo más correcto es compartir este mapa con especialistas que puedan darnos más sensibilidad de campo sobre qué otras variables contemplar o cuál debería ser la prioridad. A partir de esto podríamos entrenar un modelo más especializado.

Para fines de este ejercicio y dándonos un poco de licencia para soñar, podríamos imaginar que los efectos de las variables en una ecuación podrían ser sumados y otros multiplicados. Algunos sería relevante contemplarlos con crecimiento exponencial. Los matemáticos son los encargados de esto. Cuando nosotros generamos modelos comenzamos de lo más básico y, de ser necesario, en cada etapa del proceso elevamos un poco el modelo de complejidad.

Simplificando, una vez estandarizadas las variables, podríamos ir modelando un indicador que agregue el efecto de distintas variables

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Visualización

¿Cuál sería el efecto final? ¿Cómo se vería? La mejor forma de enfocar en este tipo de mapas es con mapas de calor. Eso nos permitiría identificar el efecto de una serie de variables de manera inmediata.

Ver video: https://youtu.be/4OIFN86nz5U

 

 

Reporte de acciones a tomar

  • Colaborar con expertos regionales para avanzar en establecer protocolos de rescate y  árboles de decisión de priorización en cuestión de atención sanitaria
  • Destacar zonas específicas para que se realicen revisiones periódicas, mediciones de temperatura, entrevistas a miembros de hogares en las manzanas indicadas y similares
  • Acercar infraestructura médica temporal de apoyo en caso de que el Covid crezca a una fase 2 ó 3
  • Ceder un contacto directo de atención para esta zona específica, sobre todo cuando son mayores de 60 años
  • Generar un plan de mediano plazo para intervenir esta zona, sobre todo ante los efectos económicos negativos que probablemente ocurran en un par de meses

Futuras investigaciones

En futuras investigaciones y con datos como los códigos postales o polígonos donde hay más infectados podríamos asociar correlaciones y causalidades para validar que estos efectos se cumplan. Conocer la capacidad de hospitales en términos de camillas, especialistas, respiradores, entre otros sería de mucha utilidad.También los hospitales y laboratorios que sí están realizando pruebas o tratamientos de COVID.

Creo que ya hay demasiados mapas sobre la evolución del COVID19. Hay que motivar a pensar en los siguientes pasos: Los efectos económicos y sociales.  Esperamos que estas 2 columnas de blogs apoyen a continuar la investigación en este sentido.

PRUEBA EL MAPA

Solicita con un escrito de motivos a direccion@datlas.mx , gracias por tu participación recuerda compartir la columna y dejar tu opinion.

Fuentes:

Analytics para mejora de experiencia en eventos – Caso Congreso Lidera 2019 del IMEF Universitario

Parte esencial de nuestra filosofía se centra en compartir lo que sabemos y hemos aprendido con los demás y así aportar al desarrollo del ecosistema. El pasado 3, 4 y 5 de octubre tuvimos la oportunidad de hablar acerca del “Emprendimiento en la era digital” a más de 1,000 alumnos de más de 70 universidades de todo México durante el XXI Congreso Nacional IMEF Universitario “LIDERA El momento es hoy” llevado a cabo en las instalaciones del Pabellón M. Durante la conferencia hablamos del perfil de un emprendedor, es decir, las habilidades y técnicas que lo distinguen del resto. Uno de estos aspectos, decíamos, es precisamente la obsesión con el cliente. Entendiendo por obsesión la idea de poner al cliente en el centro de todo el diseño de soluciones y experiencias. Es por ello que más que hablarles del gran apoyo del staff, las interesantes preguntas de los asistentes y las motivadoras palabras de los jóvenes, hoy queremos platicarles de una iniciativa que nace en colaboración con el equipo organizador del evento precisamente como parte de esta “obsesión por el cliente”, es decir, un ejercicio en conjunto realizado para entender mejor a los asistentes y ofrecerles contenido y experiencias innovadoras en sus próximos eventos.

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El ejercicio comenzó con un recorrido por toda la experiencia del usuario y sus distintos puntos de interacción. Una vez comprendido el “viaje” se dividió en dos grandes fases: pre-evento y durante el evento (naturalmente hay una fase post-evento, pero dejaremos esa como sorpresa para otro blog). De tal suerte que iniciamos por la fase #1 y la primera pregunta que quería responder el equipo era ¿quién es mi cliente? Y para responder a ello se perfilaron las características de los asistentes por categorías como: sexo, si son foráneos o no, la región a la que pertenecen (en base a la división geográfica del IMEF), grupos de edades y nivel de afiliación al IMEF.

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Una vez resuelta esta primera cuestión, el equipo prosiguió a formular otra pregunta: ¿de dónde viene mi cliente? Y para ello analizamos las Universidades de procedencia y las regiones en términos de cuantos asistentes enviaron y que porcentaje representaban del total de asistentes al evento. Asimismo, se realizó un análisis de cada región identificando el perfil de asistentes y la universidad de procedencia.

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Hasta este momento, el equipo ya tenía un perfil de cliente y su procedencia. Para cerrar esta fase el equipo planteo la intención de entender como era la dinámica de pagos y su temporalidad, por lo que se realizó un análisis para saber con cuantos días de anticipación pagaban los asistentes del evento. Esto permitió identificar tendencias y áreas de oportunidad que resumiremos al final de este blog. Una vez concretado este entendimiento, pudimos pasar a la fase #2 donde naturalmente la pregunta obligada fue ¿les está gustando el evento? Para lo cual realizamos un análisis de la dinámica ocurrida durante el evento. En este caso los organizadores generaron un hashtag oficial del evento y establecieron que la ronda de preguntas y respuestas para el final de las conferencias fuera a través de twitter utilizando el #CNLidera2019. Esto nos permitió hacer un análisis de interacciones durante el evento, registrando cuantos de los asistentes interactuaron, cual fue el alcance de sus publicaciones, desde que dispositivo enviaron su tweet y si hicieron menciones de conferencistas o amigos.

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Siendo así, y homologando un poco esta sección al análisis a la fase anterior se busco analizar la procedencia de los usuarios que realizaron las interacciones, para comprender si realmente representaban la diversidad de regiones que analizamos en la primera fase. El resultado fue sorprendente pues más del 60% del país estaba representado.

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Ahora bien, con todo esto habíamos logrado comprender al usuario, sus características, su procedencia y su interacción con los contenidos presentados en el evento. Pero más de uno podría estarse preguntando ¿y esto como sirve para mejorar la experiencia y el contenido del siguiente evento? Así que permítanos resumirles algunos de los accionables derivados de este ejercicio de análisis:

  1. Se identificó la región con menos asistentes para coordinar apoyos de marketing y aumentar su convocatoria en siguientes eventos
  2. Se definió el nicho objetivo de asistentes con posibilidad de volverse socios para ajustar los esfuerzos comerciales y concretar su afiliación
  3. Se mapearon las Universidades con mayor convocatoria para ajustar paquetes o posibles beneficios
  4. Se calendarizó la temporalidad de pagos para ajustar precios, promociones y descuentos
  5. Se evaluó el alcance de las interacciones en redes sociales como indicador de gustos y preferencias del público para ajustes de contenido e invitados

Finalmente, estos son solo algunos ejemplos (fáciles y rápidos) de lo que puedes lograr haciendo análisis sobre la base de datos de asistentes a un evento. Si te gustó la idea y tendrás tu evento próximamente no dudes en contactarnos, encantados de colaborar de esta manera contigo. De igual forma si tienes algún comentario o retroalimentación por favor compártela en nuestras redes sociales. Gracias y nos vemos la próxima.

@DatlasMX

🤖No se aprende “Big Data” en un curso de 2 horas, pero tampoco ocupas un doctorado – Compartimos 3 DO’s and DONT’s para identificar el conocimiento de calidad en analítica

La transformación digital llegó a boca y mente de casi todas las organizaciones en este 2019 (algunas desde antes).  Frases como: “No hay que quedarnos atrás” ; “No queremos ser el blockbuster”, “AIRBNB está compitiendo a los hoteles  y no tienen como defenderse” ; etc.  se esuchaban en los “radiopasillos” de la mayoría de las empresas de LATAM y, más de cerca, en México.

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El caballo de batalla en esta transformación afortunadamente (lo digo para startups como Datlas) ha sido la analítica. Se han contratado consultores de lo más sofisticado. Un dineral invertido en sistemas como lago de datos y licencias de software. Prácticamente armamos un “Ferrari”. Pero… y ¿Quién los va a conducir?  Y hemos visto en la industria errores TERRIBLES en esta ejecución. En esta columna hablaremos de los DO’s and DONT’s de implementar analítica y Big Data en las organizaciones. Sobre todo el tema de cómo aprenderlo.

“Yo considero que empecé a aprender (Big data) sin saberlo en mis primeras clases de estadística, pero no sabía que eso en el futuro iba a ser Big Data”

“(…)No necesitas 2 doctorados para ya hacer algo valioso”

-Anónimos, científicos de datos-

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CONTEXTO

También te va a interesar leer estos blogs ….

Ya hemos hablado en estos blogs sobre los perfiles, metodologías y ejemplos pero quisimos complementar con toda la sección de cómo identificar un buen aprendizaje de Big Data. Y algunas observaciones en el otro polo, el cómo SI aprender

DONT’s

  • No se aprende en un curso de 2 horas. Hoy en día prolifera en internet la oferta de cursos y aprendizajes de Big Data , pero no hay que olvidar que esta materia tiene bastantes fundamentos estadísticos de trasfondo. Recomendamos leer libros sencillos como NAKED STATISTICS donde por $10 dllrs podrás incrementar la comprensión estadística tuya o de tu equipo.

 

  • Un Data Scientist no es un experto en todos los dominios de la ciencia de datos. La analítica avanzada requiere de la convivencia entre múltiples áreas de conocimiento desde un ingeniero de datos hasta un analista de negocio. Una parte del valor agregado, sin duda un valor cada vez más incremental, viene del data scientist. Sin embargo si quieres fundamentar una buena estrategia requieres cubrir múltiples ángulos de esta actividad apropiadamente.

 

  • No requieres un doctorado. Big data es una ciencia relativamente nueva y es muy constante la cantidad de publicaciones como lo cita CMINDS. Como cualquier nueva ciencia, deporte o instrumento. Uno se siente atraído por esas espectaculares formas de meter “goles” o “canastas”. También por la manera de que “tal” artista toca una canción y tu la quieres replicar. En el campo de ciencia de datos los de nuevo ingreso comenzamos queriendo hacer lo más complejo. Poco a poco eso te lleva a mapear las áreas donde quieres especializarte. Alguien con doctorado ya está especializado en un área, y eso ayuda.. sin embargo un buen encargado de analítica puede figurar mientras continúa desarrollando su conocimiento.

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DO’s

  • Se aprende colaborativamente.  Las mejores estrategias de analítica como las de BBVA o UBER funcionan de manera colaborativa. Es decir evitan el “compro un software de millones de dólares para que una o dos personas lo manejen”. De manera más natural hay un ambiente de trabajo donde todos tienen hambre de compartir su trabajo y, con la correcta documentación, el nivel general va subiendo de nivel poco a poco.

 

  • Enseña y explica , basta de cajas negras. La ciencia de datos es muy especializada, sin embargo no pueden existir más cajas negras. Como lo platicamos en “Por qué no necesitas un data scientist en tu organización” , un analista deberá ser capaz de explicar de manera sencilla su trabajo. Dejar de lado los complejos términos estadísticos y ser más “ameno” en sus capacidades de comunicación.

 

  • Contribuye a la comunidad. Existen comunidades como Data Science & Engineering Monterrey en las que generadores de datos y analítica comparten sus hallazgos y conocimientos.  Si descubres algo que valga la pena , únete a alguno de estos círculos virtuosos para que crezca la comunidad.

Hasta aqui el blog de hoy. Para cerrar nos gustaría puntualizar en los distintos roles dentro de un equipo de datos y algunas de las plataformas en las que se requieren especializar. Si le quieres entrar y avanzar al mundo de los dato “hay tarea” y por aqui algunas rutas de cómo empezar.

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Danos tu opinión sobre cómo has aprendido de datos, analítica y cómo has compartido todo esto que has aprendido.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

 

 

Por qué no necesitas un Data Scientist (es Clickbait) en tu organización Parte 1 – Datlas News

Data scientist la carrera “más sexy” del 2018. Los científicos de datos son los mejores pagados.  Los datos son el petróleo del futuro. Habrá un déficit de 400k especialistas de big data para 2020. Si no estás avanzando con un equipo que desarrolle Inteligencia Artificial vas a quebrar.

¿Les suena conocido? No he dejado de escuchar en cada conferencia de empresarios que nos toca asistir aseveraciones de tal calibre. Justamente queremos hacer la reflexión sobre este tema en esta columna. Y que no cunda el pánico, no es una discusión de 1-0 o blanco y negro. Pero sí hace falta balancear el diálogo de si tu empresa necesita un especialista en datos o no. Iniciamos.

Ver en Medium.com

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Una organización, con o sin fines de lucro, va creciendo de manera orgánica conforme las necesidades van rebasando a los puestos. Al principio un par de personas gestionan el negocio, pero conforme va creciendo la operación es necesario buscar ampliar el capital humano. Después viene el tema de no tener personal ocioso y optimizar equipos y personas. Ya al final viene los puestos de innovación, que muchos lo ven como pirotecnia. Sin ofender a nadie, me refiero a que hay áreas que no impulsan directamente a la operación ya que su valor agregado va más dirigido a la báscula de ventajas competitivas.

En resumen, concédenos generalizar el proceso de la siguiente manera:

1.Nace la organización > 2.Crece en una sola gestión > 3.Se multiplica en distintas áreas >> 4.  Se optimiza constantemente >> 5. Innova en apuestas a ser disruptiv@

¿Dónde entran los Data Scientist (DS) ? ¿A qué horas me transformo con datos?

La mayoría de las organizaciones hacen estas inversiones en el paso 5) ¿Cuál es el reto? Cuando la cultura de innovación en la empresa no está 100% socializada y la ciencia de datos es un área que con muchos celos demanda atención, gobernanza y autoridad para sacarle valor a un activo de la compañía,(los datos) y reflejar la voluntad de entender que “Los datos no pertenecen  a ningún área o dirección, son de la compañía“.

¿Estoy listo para transformar mi organización con DS?

La primera evaluación es hacia tu organización ya que para implementar esta innovación tiene que lograrse esta cultura de innovación al mismo tiempo del timing tecnológico correcto. Es decir

  1. Si no estás listo para abandonar los excel-es que llevas operando y mejorando toda la vida. No contrates un DS
  2. Si te da miedo transferir procesos y responsabilidades a “cajas negras” que no vas a entender. No contrates un DS
  3. Si eres de los líderes que les gusta decir cómo resolver el problema, en lugar de ceder el problema y la resolución del mismo a tu equipo. No contrates un DS
  4. No entiendes los beneficios de la ciencia de datos o el potencial de tu información. No contrates un DS, terminarás concluyendo que “no sirve” sólo porque no supiste sacarle valor
  5. Y por último, si quieres un DS para que se la pase extrayendo datos y datos, mejorando tableros y visualizaciones. No contrates DS, ambos se frustarán por sólo estar dando la mitad de todo el potencial

(Tomado de inspiración B) citado al final del blog). El trade-off es claro, hay que evaluar.

Mucha crítica ….¿Y qué consejos son mejores prácticas para lograr transformar?

Como cualquier caso en una organización, tienes que tener algunas historias de éxito para convencer a los tomadores de decisiones que vale la pena hacer la apuesta. La mayoría de los casos comienzan contratando consultorías y empresas externas para aprender cómo funciona este mundo.

  1. Vete a lo seguro. Analiza a tus clientes, toma decisiones comerciales como cambios de precios, planes promocionales, marketing y mide resultados KPIs.
  2. Evalúa distintas consultorías que sobre todo tengan capacidad y voluntad de “enseñarle” a tu organización cómo funciona.
  3. Invita a distintos roles a que te acompañen en el proceso.
  4. Genera la historia, “socializala” (Que todos se enteren) y  mapea nuevas posibilidades para datos
  5. Finalmente evalúa repetir el proceso hasta que la organización pueda ceder recursos para interiorizar las capacidades. Aún así la mayoría de las organizaciones que orquestan un área de datos interna contratan y subcontratan. Así es , hasta el mismo Google, IBM, Microsoft o startups como UBER, AIRBNB, CABIFY , entre otras distribuyen el trabajo ya que retener a científicos de datos en una organización es complicado por la demanda actual que existe. Además exigen un alto grado de especialización que puede capitalizar una consultoría porque el análisis de datos es su negocio principal que no pueden descuidar.

No olvides leer nuestro blog de “Los 5 perfiles para una estrategia de datos en tu empresa”

Para el cierre ¿En qué áreas donde agrega valor un científico de datos?

Cerramos con un par de infografías que mapean las áreas de mayor valor agregado para un científico de datos. Recomendamos leer y generar un plan para implementar los “quick-hits” de mayor impacto.

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Hasta aqui la parte uno de la columna de Datlas más enfocados en la cultura de innovación y datos antes de arrancar sin un plan. En la siguiente parte comentaremos de algunas herramientas que pueden ayudar a iniciar experimentaciones de big data sin tener que hacer la “gran inversión”.

Gracias por leer, estamos abiertos a opiniones y buscamos difundir este tema en organizaciones que están batallando mucho para iniciar a experimentar con datos. Siempre contarán con empresas y startups como Datlas para acompañarlos en su desarrollo.

Inspirado gracias a la lectura de:

Ver en Medium.com

IMC 2019: El nacimiento de la comunidad más grande de tecnología en México

Como emprendedores y, a la vez, amantes de la tecnología nos mantenemos atentos a los mejores eventos acerca de estos temas alrededor del mundo y, sobre todo, en nuestro natal México. Para nuestra sorpresa, hace un par de meses comenzamos a escuchar de un evento y una organización que desconocíamos: Inteligencia México Conference 2019 (IMC 2019) y enseguida nos dimos a la tarea de investigar al respecto y, por supuesto, de asistir. Para nuestra sorpresa, ha sido uno de los mejores eventos de los que hemos tenido oportunidad de presenciar en territorio nacional y en esta columna vamos a contarte por que.

Iniciemos con un poco de contexto, ¿Qué es Inteligencia México?, ¿Cómo nace? Y para explicarlo no hay nada mejor que las palabras de uno de sus fundadores, Alexandre Surman (izquierda en la foto)

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a quien nuestro equipo tuvo la oportunidad de entrevistar. Ante esta primera preguntar Alexander comentó:

“… básicamente en agosto del año pasado (2018) nos sentamos con expertos de la industria del IoT (internet of things = internet de las cosas), del big data y la inteligencia artificial, y nos dimos cuenta que había mucha conversación alrededor de estos temas, pero que eran pocas las empresas que realmente estaban implementando este tipo de tecnologías, si bien habían comenzado los esfuerzos de adopción en 2015-2016 aún estaban en pañales. Fue ahí donde descubrimos la oportunidad y el interés de ayudar a México a posicionarse como un país que adopta estas nuevas tecnologías. El reto era que cada proveedor de estas tecnologías hacía su propio evento y su propio esfuerzo de evangelización, pero su alcance era muy local. Por lo tanto, continuar en ese camino nos habría tomado quizá más tiempo en poder tener el alcance deseado. Es ahí, cuando decidimos crear esta comunidad, Inteligencia México (IMx), para unir todos estos esfuerzos de evangelización porque entendemos que la unión hace la fuerza…”

Ahora bien, Inteligencia México es la comunidad, el organizador, pero ¿qué es IMC 2019? Alexander nos explica:

“…una vez creada la comunidad, antes de desplegar un montón de actividades que tenemos planeadas dijimos la mejor forma de iniciar es con un congreso, para que se materialice el concepto de IMx.  Por ello se realiza Inteligencia México Conference 2019, el primer congreso que a partir de ahora se volverá anual…”

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IMC 2019 se llevó a cabo el pasado 19 y 20 de junio de 2019 con sede en el centro Citibanamex de la Ciudad de México. Este primer congreso, de IMx, logró juntar, bajo el mismo techo, a los principales y más grandes proveedores de soluciones de IoT, big data e I.A., así como a grandes conferencistas y expositores de talla internacional, compartiendo escenario con nuestros grandes ejemplares mexicanos.

Una de las claves para la gran experiencia que vivimos como asistentes fue la app del evento, desarrollada por Bizzabo. Dentro de la aplicación no solo tenías tu acceso y la agenda del evento, sino que podías generar tu agenda personalizada con las ponencias de tu interés y recibir notificaciones push de recordatorio. Asimismo, otra de las maravillas de la app era la oportunidad de entrar a un foro comunitario que te daba la libertad de comunicarte (obviamente dentro de la app) con más de 967 asistentes dentro de los que destacaban presidentes, CEOs y directivos de empresas nacionales e internacionales. En nuestro caso tuvimos la oportunidad de platicar con el presidente de una empresa de analítica de datos con oficinas en Estados Unidos, pero con un equipo completo de científicos de datos en la India (de hecho, el nos buscó a nosotros jeje).

Ahora bien, las ventajas no eran solo para asistentes, de hecho otra de las grandes sorpresas para nosotros fue ver que cada empresa de las que estaba exhibiendo sus soluciones (en los stands) tenía un scanner con el que registraba el código QR que llevabas en tu gafete de acceso (claramente te pedían permiso antes de hacerlo) para obtener tus datos de contacto y enviarte información si es que mostrabas interés en alguna de sus soluciones o incluso para generar alianzas o conversaciones posteriores. Esto es una gran ventaja para justificar la inversión al momento de decidir asistir como exhibidor a un foro como este.

Por otro lado, regresando al tema de la experiencia como asistentes, nos sorprendió ver que cada uno de los 4 escenarios alternativos (con excepción del escenario principal) tenía una dinámica de inmersión que implicaba ponerte unos audífonos para escuchar la conferencia, en lugar de utilizar las típicas bocinas o altavoces para inundar de sonido todo el recinto. Esto daba una sensación mucho más comprometida con la ponencia que estabas escuchando.

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Y como no todo en la vida es trabajo, no todo en estos eventos son conferencias. Un detalle más que hizo de la experiencia algo especial fue el hecho de que el acceso que teníamos incluía la comida. Pero más allá de que la comida estuvo buena, el hecho de hacerse cargo de ese rubro ayudo no solo a optimizar los tiempos de organización y despliegue del evento, sino que nos dio una oportunidad más, en un contexto quizá más informal, de convivir no solo con otros asistentes sino con los mismos conferencistas. Y permítanme insistir en este último punto, en la mayoría de los eventos a los que asistimos los conferencistas llegan, dan su platica y se van. Este es el primer foro en donde nos percatamos que no solo se quedan unos minutos o unas horas después de su ponencia, sino hasta el final del evento. Nosotros tuvimos la oportunidad de platicar con Rahul Vijay (Head of Global Connectivity de Uber) quien dio la conferencia de apertura durante la comida del segundo día. Este es otro detalle que distingue y hace sobre salir la experiencia en este evento.

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A pesar de haber sido uno de los mejores eventos a los que hemos ido, también observamos algunas áreas de oportunidad que resaltamos con la esperanza de que ayuden a mejorar:

  • El foro comunitario de la app te presenta los perfiles de la gente para contactarlos personalmente vía inbox, pero no te deja enviar un mensaje a la comunidad entera (entendemos que evita el tema de spam), quizá sería buena opción
  • Los audífonos son gran detalle, pero hay que cuidar dos cosas: la calidad del audio (porque fue significativamente menor a la de las bocinas o altavoces convencionales) y el tema de higiene, porque son tantas conferencias, tantos asistentes y un horario tan estricto que andar compartiendo audífonos puede ser algo incomodo.
  • Mayor involucramiento con startups/scaleups. Entendemos que el foro comprometía un cierto nivel de experiencia, expertise y profesionalismo que no toda startup mexicana tiene. Pero existen grandes historias de éxito, fuera de las apadrinadas por grandes fondos, que encontrarían grandes ventajas y serían de gran inspiración para este ecosistema que intenta despertar consciencia de los esfuerzos mexicanos por la adopción de estas tecnologías.

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Finalmente, no podíamos dejarlos sin el resto de la entrevista a Alexandre, donde nos cuenta un poco más acerca de lo que viene para Inteligencia México:

P: Alexandre, uno de los grandes patrocinadores y partners de este evento es Sigfox, una empresa francesa, ustedes mismos (los fundadores) son franceses, cuéntanos ¿cómo termina siendo México su ecosistema?

R: “…Christian, Phillippe (mi hermano) y yo somos franceses, pero tenemos más de 17 años en México de hecho, nuestros hijos son mexicanos, nacieron aquí entonces somos franceses, pero con una piel mexicana. Nosotros llegamos aquí muy jóvenes con oportunidades de emprender y hacer negocios, la idea era venir un par de años, pero 17 años después henos aquí, porque nos gusta México, nos gusta el país, nos recibió con los brazos abiertos y es por ello que queremos aportar valor a México…”

 P: Alexandre, entendemos que este es el kick-off para IMx, ¿qué sigue hacía adelante?

R: “… a partir del lunes (24 de junio 2019) comenzamos a planear la conferencia del próximo año (IMC 2020) porque han nacido muchas iniciativas, se están queriendo sumar muchos actores y eso es bueno, entonces vamos a preparar la siguiente edición desde ya. Pero de aquí a 2020 no nos vamos a desconectar del gremio, de la comunidad, tenemos pensado crear toda una gama de actividades como, por ejemplo: misiones dentro de las principales ciudades del país; crear webinars; forjar alianzas con universidades extranjeras como: MIT, Standford, Harvard, otras de China e Israel para que nos puedan compartir conocimiento y que podamos aprovecharlo en México y compartirles nosotros también; tenemos pensado crear una bolsa de trabajo muy especializada para el talento requerido y tan escaso y difícil de encontrar como lo son los data scientists, por ejemplo; queremos crear capacitaciones y certificaciones también; crear comités por verticales, para que el próximo año estemos en IMC 2020 hablando de la vertical de salud, por ejemplo, y haya contenido más encausado hacia esa vertical… vamos a lanzar una plataforma independiente para que la comunidad se cree ahí, se vayan registrando, tengan acceso a la biblioteca digital, a los diferentes programas y actividades que vamos a tener…”

P: Finalmente, Alexandre, como emprendedores de tecnología, emprendedores regios, nos interesa seguir en contacto, seguir colaborando, apoyando, entonces ¿cómo podrían los demás emprendedores como nosotros, ser parte de IMx?

 R: “…mira, la visión que tenemos es ser la comunidad de las comunidades. Con la energía y recursos que tenemos queremos sumar a todas las comunidades y proyectos, que son muchos, pero manteniendo la calidad. Por ello habrá que priorizar y realizar esfuerzos que realmente traigan eficiencias para México… de momento pueden inscribirse en la página de Facebook, en linked in, pueden agregarme incluso a mi o a Christian o Philippe para que estén al tanto y pronto integrarse a nuestra plataforma Inteligencia México… porque juntos hacemos crecer México”

Sin más, los invitamos a nuestras redes sociales para que nos cuenten si tuvieron oportunidad de asistir, si se quedaron con las ganas y/o si piensan asistir al IMC 2020 porque nosotros definitivamente ¡estaremos ahí!

@DatlasMX

 

-Keep it weird-