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Inteligencia artificial y big data para combatir el coronavirus (COVID-19)

El día de ayer la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró como pandemia el coronavirus o COVID-19, por su nombre oficial. ¿Qué significa esto? Una enfermedad entra en la categoría de pandemia cuando cumple cualquiera de las siguientes condiciones: se extiende a muchos países o ataca a casi todos los individuos de una localidad o región. En este caso, la propagación que ha tenido este virus desde el continente asiático hasta Europa y América le ha conferido la categoría de pandemia. Ahora bien, los coronavirus son una extensa familia de virus que pueden causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus causan infecciones respiratorias que pueden ir desde el resfriado común hasta enfermedades más graves como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). La COVID-19 es la enfermedad infecciosa causada por el coronavirus que se ha descubierto más recientemente. Tanto el nuevo virus como la enfermedad eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019. Si bien esta no es una nota médica te invitamos a consultar los síntomas, las maneras de prevenir y protegerte de este virus en el sitio oficial de la Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés).

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Sin duda la industria de la salud no ha sido exenta de vivir y beneficiarse de la reciente transformación digital y la innovación tecnológica. Para este caso puntual del coronavirus queremos destacar el papel que han tenido el big data y la inteligencia artificial en la lucha, prevención y reacción ante esta pandemia. En cuanto se confirmó el brote en Wuhan el gobierno chino comenzó a desplegar una estrategia de prevención y control basado en los sistemas de inteligencia y la tecnología que tanto han distinguido al país en las últimas décadas, así como apalancado en su sistema de gobierno que, para muchos expertos, en este caso fue bastante útil y eficaz para la capacidad de reacción que tuvo el país.

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Por si no lo sabías, el gobierno de China ha instalado un sistema masivo de vigilancia para sus ciudadanos que va desde cámaras hasta una intervención directa en smartphones, rastreo de operaciones financieras y ubicación en tiempo real. Fue así como el gigante asiático comenzó a luchar contra el COVID-19. Lo primero en llegar fueron las cámaras térmicas. Como salido de una película de guerra o de invasión alienígena, empezaron a utilizar las cámaras para detectar la temperatura térmica de las personas, ya que uno de los principales síntomas del COVID-19 es el alza en la temperatura. Mediante inteligencia artificial, aún vigilan la temperatura corporal de los ciudadanos.

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El siguiente gran paso fue desarrollar aplicaciones para los smartphones que, utilizando un esquema de semáforo clasifican a los ciudadanos hasta condicionarles qué hacer y con quién relacionarse. En esta iniciativa destacaba la cooperación del gigante del comercio online Alibaba, que contribuyó a desarrollarla. La aplicación era capaz de identificar a las personas según tres colores: el verde, para quien puede moverse con libertad; el amarillo, para quien había estado en una zona con peligro de infección (razón por la que debía permanecer siete días en cuarentena); y el rojo para quien hubiera estado en contacto con zonas de alta afectación del COVID-19 (lo que obliga a permanecer catorce días en cuarentena).

Pero esta innovación, sin embargo, no fue la última. Porque si el semáforo móvil clasificaba a los ciudadanos de cara a su control peatonal en la calle, hubo una aplicación posterior que profundizó aún más. Y es que el gobierno y la Corporación de Tecnología Electrónica de China, respaldados por datos de las autoridades de salud y transporte –según publicó la agencia estatal Xinhua–, desarrolló una segunda app para permitir rastrear a las personas y alertar sobre si han tenido un “contacto cercano con alguien infectado”. Una aplicación que explotaba el big data en manos del gobierno, y que es accesible apenas con escanear un código QR en las populares plataformas chinas WeChat o Alipay. El único requisito es enviar el nombre, el número de teléfono y el número de identificación y, tras cruzar los diferentes datos a los que tiene acceso, ya puede advertir si se camina por un lugar con peligro de ser infectado, o si se ha viajado cerca de personas infectadas, también si se trata de miembros de la familia o de pasajeros y tripulación de un mismo tren o avión. Es más, incluso permite buscar números de identificación diferentes, y saber si son un riesgo de salud.

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Sin duda alguna, estas últimas medidas pueden ser controversiales ya que son obligatorias en algunas ciudades chinas mientras que en otras están disponibles a voluntad. Lo que no se puede negar es que estas medidas han sido eficaces en el corto plazo, pero presentan un riesgo muy delicado. “La extrapolación de estas apps de control sanitario al incipiente sistema de crédito social puede provocar, además, que algunos colectivos sean marginados y aislados socialmente. Y ello se añade a un sistema masivo de vigilancia que, en base a lo detectado por cámaras, permite o no acceder a determinados medios de transporte, o tener prioridad en los servicios”, explica Antoni Gutiérrez-Rubí, experto en tecnología y política. Lo que se añade a la conocida opacidad informativa del gobierno de China sobre su alcance.

Finalmente, debemos estar atentos al desarrollo de esta pandemia, tomar en cuenta las medidas precautorias y seguir atentos a la forma en la que podemos adoptar algunas de estas tecnologías en favor no solo de la detección de posible infección sino en la cura definitiva de la misma.

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@DatlasMX

¿Cómo usar los datos del INEGI para diseñar una estrategia en el sector Turismo? (Caso Nuevo León, México) – Datlas Research –

El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) es una agencia del gobierno Mexicano que coordina y reúne los principales indicadores estadísticos y geográficos del país. Es autónomo y financiado con los impuestos de los contribuyentes. Desde Datlas hemos realizado algunos casos de estudio y análisis con esta información y nos gustaría compartirte un estudio que hicimos con enfoque en “co-crear” productos para Turismo. Al mismo tiempo damos algunos datos interesantes para Nuevo León.

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El objetivo de la investigación es diseñar un análisis geoestadístico para lanzar un producto/servicio que incremente la derrama económica de los huéspedes (turistas) que visitan los hoteles de la región y que al mismo tiempo incremente su satisfacción durante su estancia en la ciudad.

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La propuesta de negocio a evaluar es una alianza comercial entre restauranteros, museos y servicios de hospedaje que se traduzca en una mejor experiencia de estancia donde el huésped pueda tener a la mano experiencias culinarias, culturales y a precios preferenciales por quedarse en un hotel que esté dentro de la alianza.

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Para esto consultamos el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE), específicamente para Nuevo León, donde enfocamos la extracción de datos hacia Hoteles, restaurantes y museos. Una vez que evaluamos estas bases de datos que integran direcciones, códigos postales, tamaños y otros rasgos de cada uno de los negocios podemos responder la siguiente pregunta ¿Cuáles códigos postales tienen presencia de los 3 socios de la alianza: Hoteles, restaurantes y Museos en Nuevo León?

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Tabla 1 . Códigos postales con presencias de Hoteles, Restaurantes y Museos

En esta tabla segmentamos por código postal (CP) las regiones que cumplen con la presencia de Hoteles, restaurantes y Museos. Para un lanzamiento piloto hace más sentido enfocarnos en regiones que tengan más potencial de éxito en donde los turistas puedan encontrar cerca de sus hoteles, en el mismo código postal, restaurantes o museos qué visitar.

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Otra variable relevante para decidir donde lanzar pudiera ser el tamaño de los hoteles. Si bien el DENUE no tiene la cantidad de habitaciones por hotel, podemos hacer una estimación con el conteo del número de empleados necesarios para la operación del negocio.

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Tabla 2. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1

Teniendo más sensibilidad sobre la relevancia del tamaño de los hoteles en el programa de alianzas que queremos generar podemos comunicar estos hallazgos con visualizaciones. A continuación, un ejemplo de gráfico

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Gráfico A. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1
% = Proporción de hoteles medianos y grandes con relación al total

Para pilotear la propuesta con más probabilidad de éxito podríamos enfocarnos en reclutar los hoteles en los códigos postales seleccionados con mayor proporción de hoteles medianos y grandes. Que nos daría una cobertura inicial del programa de alianzas para las mejores zonas de: Monterrey, Apodaca, Linares, San Pedro y San Nicolás de los Garza.

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Gráfico B. Mapa de zonas de más oportunidad para implementar el programa de alianzas en presencia de hoteles (medianos y grandes), restaurantes y museos

Como análisis adicional podemos consultar otras bases que cuenten con una mejor actualización que la del INEGI. Por brindar un ejemplo exploramos la base de datos de YELP, una plataforma de “ratings” (evaluaciones) y directorios de atracciones en ciudades de todo el mundo.

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Usando YELP, un directorio de restaurantes y atracciones evaluadas por una comunidad que ya ha visitado ese lugar.

YELP indexa y registra restaurantes de una gama más “Premium” por lo que sería interesante evaluar si hay oportunidad de tener un programa de alianza regular y otro premium.

Encontramos 1,050 restaurantes de gama alta evaluados en rating y nivel de precio para Nuevo León.

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Tabla 3. Registros de Tabla 1 enriquecida con datos de YELP

Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Para dimensionar una oportunidad en ventas (caso de ejemplo para fines del ejercicio) asumiremos un tráfico promedio de 100 turistas al mes para cada uno de los 61 hoteles medianos-grandes analizados dando un total de 6,100 turistas.

Si cada uno participará en un programa donde pagando $300 puedes acceder a una experiencia de restaurante + hotel podríamos impactar $1.8M de MXN al sector de manera mensual.

Si de los 6,100 turistas, el 10% quisiera participar en el programa premium, podríamos generar $366k mensuales adicionales de esta fuente

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Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Muchas gracias por leer este episodio de investigación. Al igual que este caso, en otras industrias es posible utilizar los datos del INEGI y otras bases de datos digitales para orientar mejor nuestras decisiones de negocio. También te puede interesar nuestro caso en el sector inmobiliario.

Si te gusto no olvides compartir  y recuerda dejar tus comentarios

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– Equipo Datlas –

Keep it weird

Análisis de NLP discurso de AMLO de 1 de Julio 2019 – Datlas research

(Este análisis sólo tiene fines científicos, no son interpretaciones políticas)

7 meses de gobierno de AMLO, la 4T , el gobierno de transformación o cómo le gusten llamar. Y el pasado primero de Julio se promovió un evento en el Zócalo capitalino de la CDMX en México para “celebrar” algunos avances del gobierno en su corta temporada.

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Muy al estilo de Andrés Manuel Lopez Obrador, preparó un discurso con hechos, datos y planes que le dan a su sector votante y a los mexicanos un ocaso de esperanza. Sin tomar algún tinte político, desde Datlas, donde nos dedicamos a la analítica, quisimos hacer un ejercicio de Procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) para analizar en dos sentidos este discurso. Primero conocer la carga “emocional” aplicando un “análisis de sentimiento” a las frases. Y en el segundo sentido con un simple conteo de frecuencia de palabras.

En este blog explicamos cómo funciona a detalle estos análisis: Análisis de discurso presidencial de AMLO

Análisis de sentimiento

Contamos alrededor de 108 enunciados  que promediaban 22 palabras cada uno. Cada frase fue procesada por un algoritmo que nos interpreta si el sentimiento o la intención del enunciado fue negativo, neutral o positivo

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Para una mejor comprensión, hacemos un conteo general donde obtenemos lo siguiente

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En contraste con el análisis del primer discurso que AMLO dió como presidente. En aquella ocasión el 15% de los enunciados encausaba mensajes positivos. En esta ocasión hablamos de un 12%.

Frecuencia de palabras

Respecto al conteo de palabras. En una lógica parecida se hace una limpieza de preposiciones, números, puntuaciones y acentos en el discurso. Para posteriormente hacer una tabla de conteos. Por ejemplo aqui les mostramos las primeras 10

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Para una mayor apreciación usamos un gráfico de nube para comunicar los hallazgos.

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Las interpretaciones las dejamos abiertas, pero a ojo de analista encontraremos en tamaño más grande las palabras que más veces se repitieron. Por ejemplo en el análisis del discurso presidencial encontramos: Todos, México, Corrupción, amigos, país y gobierno. En este caso: Pueblo, país, publica, social, entre otros. Sin duda alguna se ve más como un discurso de rendición de cuentas más que un discurso de arranque como lo fue el caso anterior.

¿Te interesa conocer más sobre análisis de datos? Visita nuestro sitio www.datlas.mx en donde desarrollamos plataformas para reducir incertidumbre para tus decisiones de negocio.

Atentamente.-

Equipo Datlas

 

Fuentes de discurso:

https://www.gob.mx/presidencia/articulos/discurso-de-andres-manuel-lopez-obrador-presidente-de-los-estados-unidos-mexicanos?idiom=es

 

Ética Digital: Cimiento de la industria 4.0

Apenas hace 6 meses, en mayo, acuñamos el término ciberética para hablar respecto al tema de la ética dentro del mundo digital. Esto con la intención de abrir el debate público y comenzar a plantear acciones en pro de su discusión e inclusión. Y justo ayer estuvimos en el Día Inteligente NL 4.0 hablando del tema de ciberseguridad. De ahí que este texto pretenda dar continuidad al tema de la ética digital a través de una perspectiva nueva: la ciberseguridad.

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La ciberseguridad es un reto al que se enfrentan todos los países del mundo. La filtración de datos personales es apenas una de las muchas vertientes que tiene este concepto, entre las que también destacan la suplantación de identidad. Datos de la empresa Cynthus aseguran que hubo un aumento de 566% en el número de archivos comprometidos a nivel mundial. Tan solo en México el impacto económico de este tipo de incidentes se estima alrededor de los $5,000 millones de pesos anuales. En cuanto a los casos de filtración de datos en 2018, según datos de Sophos Iberia, han afectado a más de 65 millones de usuarios a nivel mundial. El ritmo de crecimiento que han tenido estas amenazas, hace que hoy mismo se estimen alrededor de 122 registros de datos en peligro por segundo. Los delitos de ciberseguridad en México son solo una pequeña parte, el valor total para la economía mundial suma alrededor de $445,000 millones de dólares en daños relacionados con ciberseguridad, de acuerdo con Eduardo Palacios, especialista en Tecnologías de la Información de IBM México.

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El caso más sonado de este año es quizá el caso de Facebook, del que también hemos hablado a inicios del año. Pero Facebook no es el único que ha sufrido de este tipo de escándalos, existen otros casos no menos impactantes como el de British Airways, la aerolínea más grande del Reino Unido, que sufrió un hackeo que expuso cerca de 380,000 datos de tarjetas de crédito de sus clientes. Según confirmó la compañía, los datos fueron robados de la página web ba.com y de la aplicación móvil a través de un malware que transfería la información a unos servidores ubicados en Rumanía.

Otro caso muy sonado, el de la empresa Jobandtalent, el famoso portal para encontrar trabajo, que también resultó este año víctima de un ciberataque que expuso los datos de 10,000,000 de usuarios españoles, incluyendo nombres, apellidos, direcciones de correo electrónico y una versión cifrada de su contraseña.

Pero estos ataques no son exclusivos de alguna industria, Ticketmaster, la popular plataforma de compra de entradas, también experimentó la desagradable visita de un software malicioso que expuso los datos de 40,000 usuarios al atacar un producto para soporte de cliente alojado por un proveedor externo de la compañía.

De igual forma, T-Mobile, el operador de telefonía móvil estadounidense, fue atacado el pasado agosto. Los datos comprometidos de la filtración afectaron a más de 2,000,000 de sus clientes e incluyeron nombres de usuario, códigos postales de facturación, números de teléfono, direcciones de correo electrónico, números y tipos de cuenta.

Asimismo, estos delitos no conocen fronteras, Typeform, la startup española de encuestas reconoció que una filtración, el pasado julio, afectó a miles de usuarios después de que hackers atacasen uno de sus servidores para acceder a credenciales cifradas, nombres y direcciones de correo electrónico.

Finalmente, las Fuerzas de Defensa de Israel (FDI) también sufrieron de este mal. Se trata de una filtración de la base de datos de reclutamiento de las FDI. La información fue sustraída por dos civiles con ayuda de dos soldados, los cuales tenían información privilegiada para acceder a servicios clave. El daño afectó a miles de soldados en listados entre el 2011 y 2014. Esta información, que involucraba datos personales, familiares y de la institución, fue vendida y utilizada para actividades publicitarias. Este tipo de prácticas también es común en países de Latinoamérica, como Chile, donde las bases de datos de consumidores o empresas se venden sin ningún perjuicio.

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Este tipo de delitos afectan directamente el desarrollo y el potencial de lo que la industria 4.0 puede ofrecernos en temas de análisis de datos y mejoras en producción y experiencia de usuarios. La fragilidad de las APIs y el bajo presupuesto en ciberseguridad en México, más que en el resto del mundo, nos rezaga en términos de desarrollo económico y crecimiento.

Ante estos casos el dilema ético tiene dos facetas importantes: en primer lugar, la forma en la que las empresas deben de cuidar los datos sensibles de sus clientes, desde su obtención, almacenamiento y posible eliminación (de ser necesario) para evitar que existan este tipo de filtraciones; y en segundo lugar, la forma en la que las empresas deben establecer protocolos de reacción ante crisis de este estilo para poder informar de forma veraz y oportuna a los clientes de las posibles o inevitables consecuencias de una filtración de este estilo. El lado positivo de estos problemas es que esclarecen de manera muy puntual las áreas de oportunidad sobre las que se tienen que trabajar, no sólo por parte de los directamente involucrados (empresas y clientes) sino también por parte de todos los actores periféricos del ecosistema, desde el gobierno con sus leyes y regulaciones, las escuelas con sus contenidos educativos y los mismos ciudadanos con su cultura y mejores prácticas.

Ahora bien, ¿qué podemos hacer nosotros mismos desde nuestra “trinchera” para protegernos respecto a estas amenazas? ¿qué podemos hacer al momento en el que nos volvemos víctimas, inevitables, de un caso de filtración? Nosotros planteamos soluciones puntuales, muy acorde a lo comentado por los panelistas anoche:

  1. Las personas: debemos concientizarnos de que nuestros datos personales tienen ese nombre porque son parte constitutiva de nuestra personalidad, de nuestra persona, de nuestro ser. Debemos cuidarlos como a cualquier otra dimensión de nuestra persona.
  2. Los clientes: debemos aprender a discernir y elegir a las empresas en las que hemos de depositar nuestra confianza para la salvaguarda de esos datos. Debemos buscar siempre empresas que sean capaces de vernos como fin y no solo como un medio, que se interesen y respeten estos datos tanto como nosotros mismos los cuidamos. Asimismo, una vez en relación con la empresa, tener muy claros los pasos a seguir en cuanto a un suceso de filtración, porque debemos ser conscientes que nadie estamos eximes de ser víctimas, pero si podemos decidir victimizarnos o salir adelante ante una situación así. Debemos aprender a exigir, como la fuerza del mercado que somos (demanda), estándares de seguridad y protocolos de la más alta calidad y vanguardia. Iniciativas como la tecnología blockchain es uno de los ejemplos de mayor potencial. stakeholders-involvement_datlas
  3. Las empresas: deben posicionar al cliente como el centro de su negocio, deben definir los incentivos adecuados para que ningún miembro interno realice o permita que otros realicen actividades de filtración de información. Deben contar con códigos de ética, con reglas claras, con sanciones definitivas y protocolos de reacción inmediatos. Datos de la empresa Cynthus estiman que los negocios tardan alrededor de 39 días en contener una intrusión cibernética, pero es necesario comunicarlo en cuanto se descubra, con rapidez, con veracidad y con líneas de acción claras para proteger la información de los usuarios. Algunos ejemplos de medidas que han desarrollado las empresas, alrededor del mundo, son: las reformas a sus términos y condiciones (como Facebook, posterior al escándalo), el aumento de protocolos de seguridad para compartir información a través de APIs (como las llaves, keys, de autentificación que te piden empresas como Google para minar información), etc.
  4. El gobierno: debe asegurar a clientes y empresas unas reglas muy claras para desarrollar el “juego” de la manera más ágil posible, pero siempre cuidando contener los posibles problemas. El gobierno debe promover no solo leyes sino también programas que enseñen a los futuros empresarios y clientes a proteger sus datos personales desde el momento en que deciden compartirlos. Algunos países, por ejemplo, han aprobado la ley del “Derecho a ser olvidado” que obliga a las empresas tecnológicas a borrar todo historial y huella digital de los usuarios que así los deseen y lo soliciten. En México se han dado algunos primeros pasos a través de la aprobación de la Ley Federal de Protección de Datos Personales, pero aún faltan capitalizar estos, y otros, esfuerzos para que realmente tengan un impacto significativo.
  5. Las instituciones educativas: deben incluir, a todos los niveles, tópicos relacionados con los valores éticos dentro del mundo digital. El hecho de inculcar la solidaridad para cuidar los datos personales de los demás no solo de clientes sino también de colegas, compañeros, etc. El respeto por la privacidad de cada uno y la actitud de dialogo y apertura para tratar temas delicados relacionados con filtración de datos y otros posibles contratiempos.

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Actualmente existen escuelas de negocios y universidades alrededor del mundo que dan diplomados en ética digital, que estudian la ciberética y que están generando contenido respecto al tema. Debemos colaborar con esas instituciones y adoptar las mejores practicas a nivel mundial. 

O tú, ¿qué opinas? Cuéntanos en nuestras redes sociales

@TheDatlas

PropTech Capítulo 2: Big data, geo-análisis y un par de trucos más…

Apenas hacer un par de meses escribimos por primera vez acerca de este concepto tan novedoso y desconocido: PropTech. Comentamos acerca de la forma en que nació, de que trata y la disrupción que busca hacer en el sector inmobiliario. Hoy, apenas 2 meses después, queremos platicarles un poco de lo mucho que hemos aprendido, en parte, gracias al programa View Accelerator.

Hace algunos años, cuando nació DATLAS, intentamos lanzar un modulo de bienes raíces que precisamente intentaba apalancar las ventajas del big data a favor del sector inmobiliario. La idea era geo-localizar cada propiedad en venta/renta dentro de un mapa y poder dar insights acerca del entorno como, por ejemplo: a que distancia está la escuela más cercana, cual es el índice de criminalidad de la zona, etc. Todo esto para mejorar la toma de decisiones de las personas que estaban en busca de adquirir su patrimonio. Hoy en día ya existen muchos sitios que lo hacen. Pero eso era solo el comienzo…

 

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Otro de los grandes catalizadores que ha accionado el big data dentro del sector inmobiliario son las PropTech financieras. Si bien es cierto que las FinTech habilitaron un gran disruptor llamado crowdfunding, lo que verdaderamente está exponenciando el valor financiero dentro del ecosistema inmobiliario son estas nuevas PropTech que realizan tus evaluaciones de solicitud de crédito casi de forma inmediata. ¿Cómo? A través de cruces de grandes cantidades de información, desde tus perfiles de redes sociales, cuenta de teléfono, etc. Logrando eliminar la necesidad de avales, chequeos en buró de crédito y hasta comprobaciones de ingresos. Incluso existen startups que, con estas ventajas, han llegado a ofrecer un “seguro de rentas”, es decir, a tomar el riesgo de asegurar las rentas a aquellos arrendatarios que realicen una transacción con un arrendador que haya pasado por sus procesos de pre-calificación. Esto realmente representa una disrupción total en la cadena de valor de una industria que durante años se ha distinguido por ser intensamente burocrática y con procesos muy laboriosos.

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De igual forma existe otra técnica que ha revolucionado la industria y en la que muchas nuevas PropTech se están enfocando: el geo-análisis. Cuando hablamos de geo-análisis debemos entender precisamente que el análisis geográfico para la industria inmobiliaria conlleva una serie de tareas desde la localización hasta la verificación de uso de suelo de los terrenos etc. Y es precisamente aquí donde muchas startups estamos tomando ventaja y, combinando las técnicas anteriormente mencionadas, hemos logrado realizar estudios de evaluación de proyectos y comenzar a estructurar algoritmos de vocación de predios.

Uno de los ejemplos más sencillos es la identificación de tendencias de urbanización para localización de nuevos desarrollos:

 

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Finalmente, debemos reconocer que la PropTech en México, como muchas otras mega tendencias, ha llegado con algo de rezago, pero su futuro es tan prometedor como los hipnóticos avances que se tienen alrededor del mundo. Compañías, emprendedores, gobiernos y escuelas a lo largo y ancho del continente europeo y asiático están cada día más comprometidos con apalancarse de estos avances tecnológicos para crear startups PropTech que gestionen los accesos a casas, edificios y oficinas, sin llaves; para que diseñen departamentos que optimicen completamente el uso de espacios, en donde el dormitorio y el estudio puedan coexistir dentro del mismo cuarto y ¡los mismos metros cuadrados!; portales y procesos en donde ofertar y comprar una casa sea tan fácil y rápido como comprar un par de lentes de sol en Amazon; una moneda única, solida y segura, que habilite las inversiones y transacciones de toda una industria y asegure la confianza y la agilidad de todo un ecosistema. Al igual que el big data, el machine learning y la inteligencia artificial, las PropTech es una tendencia que hace apenas unos meses creíamos una moda, una novedad pasajera; sin embargo, en DATLAS, estamos convencidos que ha llegado para quedarse y nos enorgullece ser parte de su crecimiento en México.

¿Quieres ser parte de esta tendencia? ¡Te invitamos! Súmate en nuestras redes sociales:

 

@TheDatlas

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

Los 5 perfiles para una estrategia de Datos en la EMPRESA – Datlas research

En los últimos años fuera del ambiente corporativo se ha hablado de innovar de manera ágil y de cómo hay que adaptarse a las modernidades tecnológicas por miedo a no quedarse atrás. Dentro de estas tendencias, entre las más asociadas a una buena toma de decisiones, se  ha hablado de Analytics, Big Data e Inteligencia Artificial.

Y no es que las empresas nunca hayan visto con utilidad un buen análisis de sus negocios o una investigación de mercados. Antiguamente, hace 30 o 50 años, los numéricos se concentraban en los equipos de finanzas y contabilidad. Y con la información a su alcance, recordemos que no había Google ni internet, calculaban oportunidades de mercado y tomaban decisiones de negocio.

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Ahora con el internet y la información al alcance de cualquier corporativo este ejercicio se ha hecho mucho más fácil y replicable. Lo que demanda un nuevo tipo de organización para responder a las necesidades de información de una empresa. No podemos manejar la misma estructura de hace 40 años. En un entorno tan cambiante hay que adaptarse lo más rápido posible ¿Cómo lograrlo? La respuesta es reinventando parte de la organización, con nuevos perfiles y equipos.

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Estos son los 5 perfiles para echar a andar una estrategia de datos en tu compañía:

1) Jefe Analista de negocio: Es responsable de atender a las áreas de negocio en sus necesidades de información y de la creación de nuevos proyectos de aprovechamiento de datos en la compañía. Es versátil en sus capacidades de análisis y comunicación hacia la empresa. También tiene una parte didáctica para entrenar y capacitar equipos sobre cómo aprovechar de mejor manera las bases de datos del negocio.

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2) Arquitecto de datos: Es un experto conocedor de las estructuras de bases de datos del negocio y de cómo es la mejor manera de que se relacionen y se consulten. Es el principal contacto cuando de contratar capacidades externas se trata.

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3) Ingeniero de datos: Encargado de dimensionar y anticiparse a las necesidades de almacenamiento y seguridad para los datos de la compañía. Prepara e integra los datos relevantes para que estén listos para ser consultados. Está en contacto constante con ciberseguridad de la compañía y con los equipos financieros encargados de presupuestar la capacidad a futuro de almacenamiento para las iniciativas de información de los siguientes años.

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4) Director / Gerente de analítica: Es un conocedor de las necesidades del negocio, tiene exhibición a foros especializados donde se hablan de problemas y oportunidades del modelo de negocio actual y es el principal punto de contacto con otras gerencias y áreas para proponer mejoras. Gestiona a su vez con áreas de legal y monitorea los procesos ágiles de desarrollo en sus equipos. Finalmente cesiona la gobernanza y acceso a la información.

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5) Chief Data Officer: justo debajo del CEO y al nivel de las otras direcciones. Un error común es comenzar a verlo dentro de las estructuras de Marketing o de Tecnología. Lo que sesga su accionar y evita que esté en los foros de mayor relevancia para la empresa. Guía a nivel estratégico y mediático las intenciones futuras de aplicar inteligencia artificial y big data a los modelos actuales de la compañía.

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Para una correcta ejecución de la estrategia de datos, además de contar con estos perfiles, hay que habilitar una estructura organizacional en donde convivan los procesos de innovación y transformación digital a nivel interno en la compañía. Un ejemplo que propone Harvard (HBR) es el siguiente:

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Hasta aqui la columna de hoy ¿ Tu empresa ya está lista para una estrategia de datos? ¿Será tu proyecto de 2018?

Dejanos cualquier duda o comentario. ¿Cómo funciona actualmente en tu empresa?

 

Keep it weird

Equipo Datlas

Blockchain ¡más que solo criptomonedas!

Este pasado miércoles 28 de febrero tuvimos la oportunidad de asistir al symposium BlockTec organizado por el TEC de Monterrey. El symposium estuvo enfocado en temas de Blockchain, FinTech y las regulaciones al respecto. Las 6 conferencias estuvieron muy buenas y los expositores fueron de primer nivel. Así que te queremos contar solo de algunas que fueron las más interesantes para nosotros:

  1. Paul Bonicelli

 

Esta primera conferencia se centró en el tema de ayuda humanitaria y las consecuencias “no tan buenas” que esto trae para ciertas industrias y economías. Paul sostuvo que la respuesta a la pobreza era la libertad y que uno de los principales problemas es antropológico ya que todavía existen personas que ven a personas pobres y son incapaces de reconocerlas como iguales, como personas, más allá de su condición. Muy al estilo DATLAS Paul dio un par de datos que nos parecieron interesantes:

  • Durante década los países “ricos” han dado más de 160 billones de dólares a los países pobres, pero nada ha cambiado
  • Los gobiernos presumen de haber rescatado a 2 millones de personas en extrema pobreza, pero la realidad es que la iniciativa privada ha sido la principal responsable de este efecto, a través de inversión y creación de empleos
  • “África no es pobre, simplemente es improductiva” Tiene todos los recursos tanto naturales como intelectuales como para ser tan productiva como Japón, siendo que Japón tiene la desventaja de ser “una roca en medio del agua”, pero extremadamente productiva
  • Los “pobres” están desconectados del comercio global, esa es otra de las razones por las cuales no salen de la pobreza
  • Y finalmente, los “pobres” son gobernados por gente “estúpida” o demasiado inteligente como para aprovecharse de su poder

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2. Jeffrey Tucker

 

Con una personalidad muy peculiar y gran sentido del humor Jeffrey nos compartió la historia acerca de cómo fue que se enteró de la existencia del Blockchain y como a través de los años ha comprendido que esta tecnología ha llegado para quedarse y que va a cambiar “incluso la forma en la que percibimos las fronteras (entre países)”.

Jeffrey aseguró que las primeras iniciativas de criptomonedas iniciaron en la década de los 90´s y explicó cómo es que se gesta la idea de una moneda a través de una historia acerca de su experiencia cuando estuvo en la cárcel y la forma en que se “comerciaba” con latas de pescado, a falta de billetes y monedas comunes.

También explicó cómo es que las criptomonedas se han “legitimizado” a través del cumplimiento de 3 principios claves: ser un resguardo de valor, un medio de intercambio y un medio de acuerdo (settlement); siendo este último el valor agregado que hace a las criptomonedas mucho más que una moda. Asimismo, nos contó que existen distintos tokens (payment, utility and security tokens) o criptomonedas que se usan para diferentes fines desde ser un medio de pago, documentar contratos y hasta levantar capital.

Finalmente insistió en que el valor de las criptomonedas descansa en que quienes invierten en ellas realmente invierten en la tecnología blockchain y que esta tecnología no es solo buena para crear divisas sino para transformar todo tipo de relaciones humanas. Y, en congruencia con su compatriota Paul, mencionó que muchos de los problemas que encontramos hoy dia con la tecnología blockchain y las criptomonedas es el control, Jeffrey asegura que no que necesitamos es libertad para no entorpecer su desarrollo y terminar de aprender y comprender todo lo que es y puede llegar a ser esta tecnología.

3. Felipe Vallejo

 

Como director de regulaciones en Bitso, el Exchange más usado en México para comprar y vender criptomonedas, Felipe nos habló de toda la parte legal y el reto que trae consigo el hecho de que la tecnología este avanzando mucho más rápido de lo que las autoridades pueden entender y reaccionar.

Felipe inició contándonos como las reacciones que hemos visto durante estos años con respecto a las criptomonedas son extremadamente parecidas a las que hubo cuando inicio el internet, por lo tanto, la conclusión es: no hay que tener miedo. Continuó explicándonos lo que “realmente es” el dinero y la forma en la que las criptomonedas no son nada distintas al dinero electrónico que hoy en día representa más del 92% del dinero que circula a nivel mundial.

De igual forma nos explicó ciertos conceptos claves que me encantaría listar:

  • Criptografía: la criptografía es la capacidad de mandar un mensaje entre dos personas sin que una tercera se entere
  • Mineros: son certificadores, usuarios que ponen a sus computadoras a resolver un problema matemático muy complejo y que, al resolverlo, si logran ser los primeros, obtienen de recompensa una criptomoneda (bitcoins, por ejemplo).
  • Blockchain (usando el ejemplo de bitcoin): es literalmente una cadena de bloques en donde hay elementos claves: el bloque, el hash y la red
    • Bloque: es un eslabón de la cadena que mantiene el seguimiento de la misma, es decir, la secuencia. Dentro de cada bloque existe un hash.
    • Hash: es el registro completo de todas las transacciones anteriores contenidas en el bloque anterior, que se van acumulando conforme avanzan de bloque. ¿Qué quiere decir esto? Que el nuevo hash tiene en sí mismo toda la historia de transacciones desde que se inició el primer bloque.
    • La red: es un grupo de computadoras que validan y registran, en tiempo real, cada transacción realizada, dando completa transparencia a las operaciones. La red tiene un mecanismo de defensa ante usuarios que intentan alterar algún bloque o hash y lo que hace el protocolo es ignorar a aquellos usuarios que intentaron vulnerar el registro.

Finalmente, Felipe nos comentó los avances que ha habido en cuanto a la Ley FinTech y nos dejó claro el hecho de que la Ley se está haciendo de manera general precisamente para evitar entorpecer los ajustes futuros que esta deba tener en aras de una tecnología blockchain que apenas está “en pañales” y que incluso los más expertos no logran comprender sus alcances. Las leyes secundarias serán las encargadas de detallar estas normas a nivel micro.

Y cerró su participación hablando de las cosas que México necesita para volverse una potencia en el tema de criptomonedas y blockchain, y que, a título personal, creo que aplica para toda la industria tecnológica (big data, inteligencia articial, machine learning, etc.):

  1. Personal calificado: ingenieros, programadores, especialistas. Hoy en día los modelos educativos sufren el mismo rezago que las instituciones reguladoras ante una velocidad sin precedentes que presentan los avances tecnológicos
  2. Marco regulatorio: abierto, no dañino, que incentive y no entorpezca. En este punto aclaro que la Ley FinTech está a la vanguardia a nivel Latinoamérica y que es una iniciativa extremadamente buena independientemente de los pormenores y de los costos que esto pudiera implicar en tiempo y complejidad para nuevos emprendedores o jugadores en estas industrias.
  3. Generar casos de uso: dejar de lado la especulación con criptomonedas y comenzar a utilizar la tecnología blockchain en casos de uso cotidianos y de negocios, probar tangiblemente sus beneficios y mostrar al mundo que blockchain es más que solo criptomonedas.

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Así que eso fue un poco de lo que vivimos. Ustedes ¿asistieron? ¿que les pareció? Cuéntanos en nuestras redes sociales:

 

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¡Año Electoral! Tiempo de reflexionar…

Martes 30 de enero, 9:00am y suena la alarma. Listo para comenzar un nuevo día, tomo mi celular, desactivo la alarma y, como todo buen millenial, entro a una red social para ver qué novedades. Un par de frases motivacionales, un par de memes y de pronto esto:

DATLAS_EPN_PIB_Mexico_2018

Como todo buen “numerologo” entiendo que juzgar con un solo dato no es “justo”. Y es por ello que nos dimos a la tarea de ver que es lo que nos dicen los datos acerca del desempeño de nuestro gobierno durante este último sexenio presidencial. Cabe aclarar que no estamos a favor o en contra de ningún partido político o candidato independiente, simplemente buscamos que los datos nos ayuden a tomar mejores decisiones y despertar en ustedes una opinión crítica respecto a la decisión final de la pregunta: ¿por quién voy a votar?

En primer lugar, hemos de comentar que el PIB=Producto interno bruto, es una medida macroeconómica que expresa el valor monetario de la producción total de un país, es decir, es la cantidad total de productos y servicios que nuestro país provee expresada en pesos y centavos. Ahora bien, el hecho de que el PIB crezca o disminuya depende de una serie de factores, entre ellos: el gasto público (el del gobierno), la inversión directa (la que se traduce en nuevas fábricas, etc.), las exportaciones, y más. De igual forma, al ser una medida macroeconómica, se ve impactada por las condiciones macroeconómicas que rodean al país durante el periodo de tiempo determinado. De tal suerte que quizá (con énfasis en el QUIZÁ) un bajo crecimiento del PIB en cierto periodo sea “más admirable” que un crecimiento más alto del PIB en otro cierto periodo.

Siguiendo entonces con esta idea, quisimos adentrarnos un poco más en los datos y ver que nos podían contar. Entonces, nos fuimos a analizar los últimos 20 años de información, específicamente acerca de las inversiones en México y algunos otros datos relevantes. El panorama se ve así:

DATLAS_EPN_Inversiones_Mexico_1997_2018

Por la simple tendencia de la gráfica cualquiera podría pensar que es algo positivo, y quizá así sea, pero expliquemos un poco cada concepto.

  1. El IPyC representa el Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV), esto quiere decir, que si hubieses invertido $1 peso en el índice, en diciembre de 1997, hoy tendrías $9.44 pesos.
  2. Si hubieses invertido ese peso en Certificados de la Tesorería (CETES), que son instrumentos de “cero riesgos”, hoy tendrías $5.02 pesos.
  3. Si hubieses cambiado ese peso a dólares, en 1997, y lo hubieses cambiado nuevamente a pesos en diciembre pasado (2017) habrías ganado $2.36 pesos por cada peso invertido.

Pero finalmente, ninguna de estas ganancias es “real” hasta que se compara con la inflación. La inflación es el aumento sostenido en los precios, lo cual afecta directamente el valor de tu dinero a lo largo del tiempo, es decir, el peso que tenías en diciembre de 1997 no compra lo mismo en diciembre del 2017. De hecho, compra menos, es decir, vale menos. De ahí la importancia de ver cada una de estas “ganancias” en términos reales, es decir, menos la inflación. En este ejemplo, nos podemos dar cuenta que el rendimiento real anual del tipo de cambio fue negativo, es decir, a pesar de que suena bien haber obtenido $2.36 pesos por cada peso invertido, en realidad no sirvió de nada porque esos pesos hoy en día valen menos que ese $1 peso que invertimos al inicio, ¿por qué? Porque la inflación obliga a que ese $1 peso de 1997 hoy valga $2.95 o más, no menos, como es el caso de la inversión en el tipo de cambio.

Ahora bien, es cierto que cada inversión tiene un riesgo asociado y este es directamente proporcional al rendimiento obtenido, es decir, invertir en CETES, dado que son “libres de riesgos”, se espera que comúnmente dé al inversionista una menor ganancia que invertir en el IPyC, pues el índice conlleva un cierto riesgo que se espera sea recompensado con mayores ganancias. Siendo así, pasamos a analizar más profundamente el mercado accionario y la historia nos cuenta esto:

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Al igual que hicimos anteriormente, analizamos los rendimientos de forma real, es decir, quitándoles el efecto de la inflación. Y creo que aquí podemos empezar a generar la reflexión: ¿cómo es que durante un periodo de crisis (2008-2010) tuvimos rendimientos positivos y durante un periodo “sin crisis” (2013-2015) tuvimos rendimientos negativos? No podemos culpar a la inflación, dado que se mantuvo en niveles similares durante los citados periodos. ¿Entonces, que pasó? Es cierto que durante este último sexenio hemos visto un deterioro en el rendimiento de nuestro mercado accionario, pero ¿qué tanto tiene esto que ver con las políticas de nuestro gobierno actual? ¿Alguno de los futuros aspirantes nos presenta propuestas que pudieran revertir estos indicadores a niveles más positivos?

Si volvemos a abrir un poco la toma y analizamos el panorama general de inversiones, centrándonos únicamente en este último sexenio, podemos observar lo siguiente:

DATLAS_EPN_Inversiones_Mexico_2012_2018.png

Ahora bien, el rendimiento negativo del mercado accionario ya lo habíamos visto, pero que tal el rendimiento del tipo de cambio ¿es bueno que el peso haya estado devaluado frente al dólar? ¿qué pasará si USA sale del NAFTA (North American Free Trade Agreement)? ¿qué sucede si, como dijeron la semana pasada las autoridades estadounidenses, aceptan una pequeña devaluación del dólar? ¿le favorece al peso? ¿qué pasaría con la balanza de pagos?…

Es cierto que estamos en época electoral, pero eso no es solo una moda o una temporada de ofertas, sino un momento de mucha reflexión. Estos no son todos los datos que podemos explotar acerca de este último sexenio y también es cierto que no todo son “preocupaciones” pero es crucial tomarnos el rol de la reflexión de una manera más seria durante este periodo, sobre todo ante la facilidad de acceso a la información.

En fin, visítanos en nuestras redes y cuéntanos ¿por quién piensas votar y por qué? ¿qué te ha parecido el desempeño de nuestro gobierno en este último sexenio? ¿cuál crees que sea la solución hacia futuro, más allá de las próximas elecciones?

@TheDatlas

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¿Impuestos a las criptomonedas… en México?

Después de un cierre de 2017 espectacular en donde las criptomonedas lograron crecimientos superiores a los ¡3 digitos! han logrado captar la atención no solo de inversionistas y múltiples compañías, sino ¡hasta del fisco!

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Resulta ser, como ya habíamos platicado, que en diciembre pasado (2017) el senado de la república aprobó por unanimidad la Ley FinTech y pasó a revisión por parte de la Cámara baja del Congreso, la cual se espera que apruebe esta ley durante los primeros meses de este año 2018. Para refrescar un poco la memoria, la Ley FinTech regula a las instituciones de tecnología financiera y propone que sean estas quienes operen las criptomonedas o “activos virtuales”. ¿Qué tiene esto de relevante? Pues precisamente el año pasado se hablaba de que las FinTech pudieran comerse el 30% del mercado bancario en México, por lo que se han vuelto jugadores importantes a tomar en cuenta.

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Por otro lado, la inmersión tecnológica que tienen y su capacidad para operar activos virtuales como las criptomonedas, las hace caer en un área gris e “inexplorada” por la legislación mexicana actual. Por lo tanto, ante la voraz competencia que presentan y la baja regulación, se vuelve un tema prioritario y trascendente para el panorama económico mexicano en el corto plazo.

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Siendo así, más allá del marco regulatorio de las FinTech, hoy queremos enfocarnos en un tema mucho más “indefinido” actualmente: los impuestos a las criptomonedas. Para esto hay que tomar en cuenta el contexto internacional, donde la mayoría de los países han optado por 1 de 2 posturas respecto a las criptomonedas:

#1: El tratamiento de las monedas digitales como activos o commodities, o

#2: Legislación para reconocer las monedas virtuales como moneda de curso legal

En México, aunque no existe una postura firme al respecto, el gobierno ha confirmado que las criptomonedas no son monedas de curso legal, debido a que no tienen respaldo del gobierno (aún). Esto descarta la posibilidad de tener que cargar impuestos a las criptomonedas como si fueran monedas extranjeras (como el dólar o el euro). ¿Qué significa esto? Te explicamos con un ejemplo: Imagina que hoy $1 USD dólar = $20 MXN pesos. Si tuvieras $10 USD = $200 MXN pesos.  Si el día de mañana $1 USD dólar = $22 MXN pesos, tu tendrías $10 USD = $220 MXN pesos. Esos $20 MXN pesos de ganancia “cambiaria” (como se denomina contable y financieramente) te generarían un impuesto a cargo, es decir, tendrías que pagarle al fisco un porcentaje (%) de esos $20 MXN pesos que ganaste. En cambio, si hoy tuvieras 1 BitCoin que costara $100 MXN y mañana amanece valiendo $1,000 MXN, esos $900 MXN de ganancia cambiaria quedan ¡libres de impuestos!

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Aunque esta perspectiva “favorable” para las criptomonedas tiene un efecto contrario en términos del IVA (impuesto al valor agregado), ya que supondría que la compra-venta de criptomonedas pudiera ser causante de IVA, mientras que las transacciones con monedas extranjeras son excentas de este impuesto.

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Al final del día estos son temas de suma importancia, ya que en 2017 los impuestos representaron alrededor del 56% de los ingresos federales, y dentro de ellos el IVA es el segundo más importante, por debajo del ISR (impuesto sobre la renta).  Y aunque la Ley FinTech sigue en revisión, algunos expertos han tomado posturas respecto al tratamiento de estos activos virtuales, cuidando que el esquema legal pueda incluirlos sin afectar o malversar su utilización.

¿Tú que opinas? Cuéntanos en cualquiera de nuestras redes sociales:

@TheDatlas

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