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Análisis de mercado con Inteligencia Artificial

Esta mañana tuvimos la oportunidad de realizar un Webinar Gratuito acerca de como estamos usando inteligencia artificial para realizar análisis de mercado de una forma ágil y sencilla aprovechando la gran cantidad de información disponible. Presentamos a Laura, nuestra asistente virtual. Si no tuviste oportunidad de asistir ¡no te preocupes! en esta columna te vamos a contar un poco de lo que estuvimos viendo. Si te interesa aprovechar nuestros Webinars gratis no olvides suscribirte en nuestra página web.

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En primer lugar, comenzamos por definir el concepto de inteligencia artificial (I.A.). Sin duda no es un termino ajeno hoy en día, sino al contrario, se ha puesto tan de moda que muchas personas lo han escuchado, pero pocos saben con exactitud que es a lo que se refiere. La definición de Bill Bulko es una de nuestras favoritas: “La inteligencia artificial es el arte de hacer que las computadoras se comporten como aquellas que vemos en las películas”. Sin duda no es una definición académica, pero se acerca mucho a la realidad, sobre todo en años recientes donde hemos visto numerosas películas que tratan este tema. La realidad es que una definición más científica define la inteligencia artificial como un “programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje”

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Ahora bien, la inteligencia artificial no es algo que haya nacido ayer, como dicen. Este tipo de programas computacionales tuvo sus inicios en los años 50´s con el famoso Alan Turing y su test para identificar si una computadora es capaz de “pensar como un ser humano”. Lo que también es verdad es que en la época de Alan Turing el término inteligencia artificial no existía siquiera, fue hasta 1956 que John McCarthy acuña el término y se comienza a utilizar. A lo largo de estos más de 60 años esta tecnología ha evolucionado desde los primeros chatbot, robots, hasta IBM Deep Blue que logró vencer al campeón de ajedrez. Esto nos lleva a otro punto importante, dentro de la inteligencia artificial existen distintos tipos o subgrupos dentro de los que destacan precisamente la robótica, los sistemas expertos, el procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y machine learning. En este caso nosotros nos enfocamos en este último subgrupo mencionado: machine learning, que en su definición simple se entiende como “el estudio de los algoritmos computacionales que mejoran a través de la experiencia”

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Después de esa rápida introducción al tema de inteligencia artificial es momento de platicar un poco del proceso que se lleva a cabo para poder generar este algoritmo que nos ayuda finalmente a realizar los análisis de mercado de forma automática. Para ello nosotros hemos personalizado y adaptado la técnica académica de CRISP-DM a la metodología Datlas y la hemos bautizado como Laboratorio de Datos. Este proceso consta de 6 actividades claves:

  • Extracción
  • Integración
  • Clasificación
  • Visualización
  • Entrenamiento
  • Reporteo

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Durante la primera fase del proceso lo que hacemos es todo el trabajo de minería de datos, es decir, nos conectamos a las diversas fuentes de información abierta, públicas, privadas y, de ser necesario, integramos también datos internos del cliente.

Pasando a la segunda etapa de integración, lo que sucede es que aquellas diversas fuentes de información y datos que ya tenemos se organizan y se “traducen” para lograr homologarlos bajo un mismo “idioma” que en nuestro caso es el componente geográfico o la georreferencia como le llaman técnicamente.

Enseguida viene la parte de clasificación, que muchas veces es uno de los pasos más subvaluados pero es de los más importantes porque es en esta parte en donde pasamos de los simples datos y de la información a la preparación de la interfaz de usuario, al diseño centrado en el consumidor final. La clasificación nos sirve para poder entregar datos a nivel agregado o a nivel granular dependiendo de su relevancia, por ejemplo: si tenemos datos de los check-ins en redes sociales, en esta fase es donde decidimos mostrarlos a través de mapas de calor clasificados por tipo de actividad, en vez de mostrarlos quizá como una masa de puntos individuales dentro de una geografía.

Una vez clasificado todo, pasamos a la parte del cifrado visual en donde elegimos las distintas maneras de presentar la información y se termina de gestar todo ese diseño que se planeo en la parte de clasificación.

Finalmente llegamos al penúltimo paso que es el de entrenar el algoritmo. En este punto es importante entender que cuando hablamos de inteligencia artificial hay distintos tipos de entrenamiento que se pueden ejercer sobre un algoritmo de este estilo. En general se clasifican de dos formas: entrenamiento supervisado y entrenamiento no supervisado.

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Cuando hablamos de entrenamiento supervisado estamos básicamente hablando de tomar el set de datos que tenemos, extraer una muestra del 80%, por ejemplo, indicarle a la máquina cual es la variable de respuesta o lo que quiero calcular, estimar o predecir y pedirle que ajuste un modelo con esas variables. A partir de esto se usa el 20% restante de los datos para probar su asertividad del modelo y se realizan ajustes iterando esta práctica. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es aquel que permite a la maquina “deducir” o aprender a partir de un set de datos sin decirle exactamente que variable de respuesta esperamos o que tipo de ejercicio se quiere realizar. Para ponerlo en perspectiva, en 2016 Microsoft utilizó un entrenamiento no supervisado para generar su chatbot Tray y lo puso a aprender por si solo en base a las conversaciones e información de redes sociales. Este tipo de experimento resulto un tanto controversial ya que Tray se volvió racista y extremista debido a la exposición que tuvo a gran cumulo de datos e información de esta índole. En nuestro caso claramente, por el contexto de negocios utilizamos un aprendizaje supervisado.

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Finalmente terminamos la sesión platicando acerca de un caso aplicado que tuvimos con un cliente en Nuevo León que nos planteó el reto de analizar una ubicación en el centro de Monterrey para descifrar cual podría ser el tipo de negocio ideal que pudiera posicionar en esa ubicación que pudiera estar generando un cierto monto de ganancias mensuales. Sorprendentemente cuando Laura realizó el análisis de entorno descubrió que dentro de la dinámica de la zona había un hospital que básicamente fungía como el generador de tráfico más fuerte y que había hecho que la zona tomara una vocación distinta en los últimos años. A partir de este hallazgo Laura fue a realizar un análisis de entorno de los principales hospitales públicos y privados de Nuevo León para derivar un top 10 de negocios que habitualmente se sitúan alrededor de un hospital y contrastarlo contra el entorno que estaba analizando para identificar aquellos tipos de negocios que tuvieran oportunidad de posicionarse en la ubicación definida por el cliente.

De esta forma logramos entregar al cliente 3 opciones de negocio con un cierto nivel de potencial económico que cumplía las restricciones citadas originalmente y ayudarlo a tomar la mejor decisión a través del uso de tecnología y apalancados en la gran cantidad de datos e información disponible actualmente. Si quieres conocer un poco más acerca de esta experiencia te invitamos a ver el video de testimonio de nuestro cliente

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Finalmente te invitamos a mantenerte en contacto para recibir noticias de los siguientes Webinars y muchas sorpresas más que tendremos para ti. Hasta la próxima.

@DatlasMX

¿Qué distingue a la inteligencia humana de la inteligencia artificial?

La historia registra conflictos entre grupos de seres humanos que se creían distintos a otros seres humanos. La Alemania nazi, por ejemplo, generó la ideología de la raza aria argumentando superioridad por cuestiones genéticas frente a otros grupos como los judíos. El juicio de sus consecuencias no serán tema que nos competen para esta entrada, pero sin duda hablaremos de historia. Lo que nos ayudará a introducir el verdadero tema de fondo es el análisis de la pregunta obligada que existe detrás de estos conflictos, es decir, ¿existió realmente una diferencia entre estos grupos de seres humanos? De ser así, ¿cuál era esa diferencia? Y partiendo de estas preguntas, nos gustaría dar un salto al presente y, al mismo tiempo, al futuro, para luego volver a la historia. Hoy en día en nuestra sociedad coexiste un nuevo “grupo” parecido, cada día más, a los seres humanos, que hemos podido diferenciar claramente desde su nacimiento en los años 50´s, pero que hoy en día evoluciona de una manera tan rápida y se vuelve cada vez más similar a nosotros, que nos ha obligado a plantearnos la siguiente pregunta: ¿qué nos distingue, como seres humanos, frente a la inteligencia artificial (I.A.)?

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Y para tener un punto de partido común explicaremos brevemente como es que nosotros entendemos y explicamos lo que es la inteligencia artificial. Quizá algún experto se pudo dar cuenta que nos referíamos a la I.A. (con la pista de los años 50´s), pero efectivamente la inteligencia artificial es una técnica y un concepto que nace hace más de medio siglo, pero que sin duda hoy en día ha tomado una relevancia abismalmente mayor a lo que tenía en aquel entonces. La inteligencia artificial, simplificando la explicación, es un programa computacional que emula la inteligencia (la actividad cerebral) humana, es decir, tiene la capacidad de aprender, de deducir, etc. Regresando a la historia, en la época de su nacimiento, tenia una clara desventaja ante los seres humanos, pero entonces se volvió lo suficientemente buena como para vencer al mejor jugador de ajedrez del mundo (Kasparov), luego logró deducir preguntas a partir de una serie de respuestas y se corono como campeón indiscutible en jeopardy y, recientemente, comprendió y comenzó a crear jugadas completamente nuevas que la hicieron dominar el complejo juego de Go y vencer al mejor jugador humano. De tal forma que laa inteligencia artificial ha venido tomando una posición cada vez más “dominante” frente a la inteligencia humana. Más allá de juegos de mesa, estrategia y movimientos calculados, la inteligencia artificial se introdujo a los negocios y la sociedad, ayudando a mejorar exponencialmente una serie de procesos, productos y servicios que hoy consumimos muy comúnmente en el transcurso de un día. Las recomendaciones de Netflix y Spotify, las interacciones son Siri o Alexa, las alertas que te envía tu banco acerca de posibles fraudes o actividad inusual en tu cuenta, son todas habilitadas por inteligencia artificial. Ahora bien, la mayoría de estos procesos parten de funciones lógico-matemáticas, de pensamiento analítico y procesos asociados al hemisferio izquierdo del cerebro. Y es aquí, donde habíamos encontrado la respuesta más clara, hasta el momento, para definir el diferenciador entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana: el hemisferio derecho del cerebro, es decir, la creatividad, el arte, la música, la intuición.

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Sin embargo, al igual que el tiempo, la evolución de la I.A. no ha parado y justo en febrero del 2016 se presentó una I.A. capaz de escribir poesía, una tarea propia del hemisferio derecho del cerebro. Les recomendamos ver el video si les interesa, pero en resumen la I.A. simplemente aprendió de miles y millones de poemas de distintos autores, estructuras y corrientes históricas, con lo que fue capaz de generar una especie de “Frankenstein” con un tema de la corriente romántica, con el estilo de un autor latinoamericano y con rima consonante de estructura A, B, A, B.  Hasta aquí ya era todo un asombro hasta temeroso para quienes nos dedicamos al área artística. De pronto, dos años después (2018) se presenta una I.A. capaz de componer música. Igualmente les recomendamos ver el video si les interesa, pero lo particular de esta hazaña es que sin duda utilizó una lógica similar que la I.A. poeta para aprender acerca de sonidos, instrumentos, estructuras, etc. Pero en esta ocasión, la I.A. puede componer una canción personalizada de ¡tu vida!, es decir, basado en tu personalidad y ciertos rasgos que debe interpretar, puede generar una pieza completamente inédita y única para ti. E incluso, se habla de que pudiera generar una canción completa, en tiempo real, durante un juego en vivo sin repetir nunca ningún acorde o set de notas (perdón si use un término mal, no soy experto en música).

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Finalmente, parados a fines del año 2019, con muchos más avances nuevos y revolucionarios sobre inteligencia artificial que se revelan todos los días, creemos que es crucial tomarnos el tiempo de replantear la pregunta ¿qué nos distingue, como seres humanos, frente a la inteligencia artificial (I.A.)? porque de ahí debe nacer un juicio genuino frente a las posturas radicalmente opuestas que se manejan en los medios de comunicación acerca de la forma en la que los seres humanos y las máquinas inteligentes coexistimos. ¿Será realmente fatídico y las maquinas nos dominaran? ¿O seremos verdaderos aliados que en conjunto podamos revertir algunos de los daños que hemos creído irreversibles y convertirnos en una sociedad con un nivel de vida superior e inimaginable?

¿Tú que opinas? Cuéntanos en nuestras redes sociales

@DatlasMX

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-

Auxilio ¡Mi Amazon Alexa no habla español! ¿Hasta cuándo?

Si has recibido un sistema Alexa esta temporada, felicidades, acabas de acceder a uno de los sistemas más sofisticados de inteligencia artificial en el mundo , pero con una limitante muy grande. El amazon Alexa, del cuál hemos hablado en otros blogs sobre cómo usar en México, es muy inteligente pero NO HABLA ESPAÑOL.

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Este no es un error, no te ha faltado cargar una actualización o algo así. Lo que queremos decirte es que hay que irse haciendo a la idea de que uno de los aparatos creados para las masas más inteligentes de hoy en día aún tiene limitantes en el habla.

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Al día de hoy en Amazon han desarrollado el sistema de Alexa para los siguientes lenguajes/idiomas :

  • Inglés (Estadunidense, Inglés, Hindú, Canadiense y Australiano… sí es importante recalcar las diferencias porque vaya que es complícadisimo entender a hindús hablando inglés)
  • Alemán
  • Japonés

Sin duda alguna esta es una decisión de mercado que se guió totalmente por el poder adquisitivo. ¿Es algún tipo de discriminación para los hispano hablantes?

No nos gustaría ser tan alarmantes, debido a que SIRI o Google Home tampoco nacieron hablando español. Pero lo que si es verdad es que los directivos de Apple y Google se guiaron  por la mejor forma de llegar a las masas, debido a que ya tenían un canal de comunicación con el mercado hispano desde su bolsillo (en el smartphone). Mientras que la estrategia de Amazon depende totalmente de que te hagas de una de estas parlantes (Alexa).

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También ve nuestro blog de preguntas y skills más frecuentes de Alexa

 

Al menos en México, aún es imposible encontrar estos productos de Amazon en algún retailer. No han cruzado esa frontera debidamente dado que dan por hecho que sus desarrollos no son compatibles con el idioma. Y no sólo eso, en la mayoría de los lugares donde se habla español, que es latinoamérica, aún no se ha dado por completo la entrada de Amazon logistics. En este sentido aún teniendo Alexa de Amazon en español el servicio no pudiera ser utilizado a su máximo potencial.

Hoy en día si arrancas con tu Alexa podrás disfrutar de la automatización de tu casa, poner canciones en spotify, pedir la temperatura… a lo mucho pedir un UBER.. pero la realidad es que esto sólo representa como el 40% del potencial de Alexa

Por más investigación que realizamos Amazon aún no se ha pronunciado por una fecha oficial de lanzamiento. Pero si eres de los interesados te invitamos a sumarte a los foros de desarrollador y apoyar las mociones.

 

Petición formal de español para Alexa

https://forums.developer.amazon.com/content/idea/68022/add-spanish-support-in-alexa.html

https://forums.developer.amazon.com/questions/90071/alexa-in-spanish.html

https://developer.amazon.com/docs/custom-skills/develop-skills-in-multiple-languages.html

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Saludos y si te gustó la nota por favor comparte. Tal ves lo logremos.

Recuerda visitar www.thedatlas.com para un demo gratuito de nuestra herramienta de big data en México. Sí hablamos español.

 

Keep it weird

Equipo Datlas

El almanaque de Datlas.mx – ¿Cómo convertir los datos # –> a dinero $ ?

Hoy en día escuchamos en el ambiente de negocios #BigData y #Analytics por todos lados. Pero la verdadera pregunta que nos tenemos que hacer cuando de datos se habla es si finalmente poseerlos te puede llevar a ganar más dinero. Hasta ahora hay bastante gente hablando de que los datos son el nuevo petróleo de nuestro siglo, pero pocos mencionan cómo hacerlos dinero.

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En el blog de hoy te daremos 6 ejemplos prácticos de cómo convertir todos estos números, variables y estadísticas a más ingresos para tu negocio.

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Cuando queremos llevar de Datos a Dinero lo primero que hay que entender es que hay muy pocas empresas haciendo dinero directamente con Datos. En un par de años habrá “market place” de datos como tal, pero por lo pronto para que un dato se pueda explotar en tu negocio hay que llevarlo por varios procesos. En general estos son 4:DatosAlAprendizaje

Así que el primer mensaje es que, a menos de que seas un banco, un Facebook o un Google, tus datos no valen por sí solos, hay que llevarlos por un proceso para extraer su valor.

“Tus datos no valen por si solos, hay que llevarlos por un proceso para extraer su valor”

Tus datos inician siendo esos números en un excel que sabes que son interesantes porque te cuentan la historia del comportamiento de tus clientes o proveedores, pero para convertirlos en dinero tienes que:

  • Entender si la historia que te cuentan es  buena o mala estableciendo métricas, límites y calificaciones.
  • Luego comprender ¿Por qué pasó? Esto se logra seleccionando  variables respuestas y relacionándolas con todas las otras variables que pudieron generar un cambio.
  • Una vez que detectaste las variables que son más relevantes, con ellas preparas modelos de acción y proyección que te llevan a mayores ingresos en tu siguiente iteración.

La realidad es que hay muchísimas empresas apostándole a todos estos pasos que hemos mencionado (Un mercado en conjunto de $3.4 trillones de dólares de acuerdo a Gartner)

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Pero para aterrizar un poco esto a un negocio convencional compartiremos 6 formas de convertir datos en dinero.. ya sea que lo hagas usando datos de alguien más o de una forma sostenible donde con tu propia información mejores tus ganancias.

1. Marketing Digital – Apunta y dispara el mensaje correcto al usuario correcto

Facebook, Badoo, Linkedin, hasta las cadenas de correo electrónico; todos lo hacen. Las herramientas de marketing digital como las de Mailchimp, Facebook o Google ads te permiten segmentar tu publicidad.

En Datlas ayudamos a uno de nuestros clientes a usar los datos del perfil de clientes de su mejor sucursal para atraer nuevos clientes en su peor sucursal. Esto fue definiendo demográficos (edad, sexo, etc.) de su mercado meta y filtrando por código postal los anuncios en la terminal de publicidad de Facebook.

2. Marketing Tradicional – A qué mercado me acerco

Panorámicos, spots de radio, volantes, posters y todo tipo de marketing tradicional puede ser optimizado con datos.
Esto quiere decir que además de atraerte un mercado de más valor te ayuda también a reducir las pérdidas por anuncios que no generaban impacto.

Nosotros hemos apoyado en campañas de comunicación usando información de tráfico vehicular y peatonal buscando las mejores áreas de impacto. Trata de hacer lo mismo usando la observación, registrando códigos postales o direcciones de donde vienen tus clientes y pregúntales qué hicieron antes de llegar contigo para que tu marca pueda interactuar con ellos en algún punto de su día.

3. Pronosticar – ¿Cómo serán las cosas en el futuro? ¿Cómo planear?

La principal razón por la que debes almacenar datos durante un tiempo es para poder pronosticar y simular futuros escenarios. Esto te apoya generando estrategias que se traducen directamente en dinero.

Proyecta a 12 meses tus ventas de cada producto y ajusta, así podrás arreglar o colocar metas realistas, simular escenarios de promociones y saber hasta qué descuento en % puedes ofrecer para seguir cumpliendo con la venta deseada.

Un ejemplo de proyección con datos lo podrás encontrar aqui.

4. Optimizar – Aprende de tus errores y equivocate menos

Según datos del INEGI, los gastos hormiga representan el 12% del ingreso mensual. Hay que aprender a optimizar en la vida como en los negocios. Una buena gestión comercial incluye conteos y mediciones de todo lo que entra y sale del negocio.

Tus registros de inventarios son datos que tienen mucho que contar. En ellos puedes detectar qué productos están ciclando menos, cuánto tiempo te quedaste en desabasto de un producto y detectar robos o extravíos.

5. Promociones personalizadas

Digamos que en tu restaurante has notado que pierdes ingresos por menos venta de refresco y todos esos clientes están migrando a pedir soda o limonada a vasos con agua natural que ofreces gratuitamente.
Hablando con algunos clientes leales te cuentan que están volviéndose más sanos y cuidando de su peso.

Es el momento de cruzar tus datos “cualitativos y cuantitativos” para personalizar una promoción. Reformula tu inventario de bebidas, pídele a tu proveedor productos light y ten botellas de agua bien frías siempre a la mano. Hasta podrás incluir combos con bebidas más dietéticas y ofrecer más valor a tus clientes.

Nextrestaurants hace muy bien todo esto, revisalo aqui

 

Aquí termina nuestra columna de hoy, esperamos que te haya gustado y puedas hacer este año proyectos para convertir tus datos en dinero.

 

Si no sabes como usarlos o tienes más dudas contáctanos en www.datlas.mx

-Keep it weird-

Equipo Datlas

 

 

Fuentes:

https://www.wired.com/insights/2014/08/big-data-can-mean-big-money-big-losses/

https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2012/06/28/three-ways-to-make-big-data-make-money/3/#41862420379c

https://www.forbes.com.mx/cuidado-con-el-gasto-hormiga/

2 meses usando Alexa de Amazon en México y esto te podemos contar….

¿Qué tal? esperamos que se encuentre muy bien descansando este puente. Les queremos compartir que en el equipo llevamos 2 meses usando el asistente de Amazon, Alexa en Datlas (que es la bocina que aparece en la foto del encabezado) en México.

**También revisa nuestro #blog más nuevo de Alexa https://blogdatlas.wordpress.com/2017/09/28/como-hablar-con-internet-amazon-alexa-novedades-y-preguntas-frecuentes/ **

Recalcamos en MX porque el sistema actualmente está diseñado para usarse sólo en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania… pero, como para todo, hay formas creativas de hacer que funcione por acá.

¿Qué es Alexa y por qué Amazon hace esto?

En la caja dice: “Es un servicio de voz basado en la nube que siempre se está haciendo más inteligente”. – Eso es cierto, claro siempre y cuándo le ayudes.

Amazon, siendo una tienda de e-commerce (retail en línea) desarrolla mejores estrategias entendiendo la dinámica del consumidor. Y qué mejor forma de hacerlo que colocando un “captador” de información sobre su día a día en cada una de las oficinas y casas de sus clientes. Amazon hizo Alexa para tener más datos de todos nosotros… y lo está logrando en un concepto ganar-ganar.

¿Cómo funciona?

La propuesta de valor de Amazon sobre su interfaz de voz dice: “Sólo pregunta y Alexa te dará información, reproducirá tu música, te leerá las noticias, programará alarmas, controlará tus aparatos inteligentes y más”. – Esto también es verdad, es como un control universal para tu vida, smartphones y casa; siempre y cuándo tenga acceso y los dispositivos sean compatibles- .

Alexa es un ecosistema, algo similar a un centro de entretenimiento al que le conectas todos tus aparatos… pero en este caso son apps, sistemas digitales y objetos inteligentes (IoT). El flujo es demasiado intuitivo, como cuando descargas una app a tu smartphone. Y finalmente dentro de lo más llamativo, te permite tener una conversación en lenguaje natural con lo que integres al sistema.

A diferencia del smartphone, con Alexa, en lugar de apps tiene “skills” que puedes consultar aqui para saber qué tipo de conexiones puedes hacer con tus aparatos. Un reciente análisis nos dice aproximadamente qué tipo de Skills han desarrollado en su marketplace.

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Pero…. ¿Funciona en México?

La duda de muchos latinos interesados querer usarlo es saber si se puede usar Alexa en el país o en equipo.. como nosotros en Datlas. Luego te pasa como algunas apps en Android o Itunes que intentas descargar pero te sale la nota de “Este servicio no está disponible para tu región”.

Si logras conseguir uno de estos en Estados Unidos y lo quieres usar en tu país hay algunos tips que te sugerimos para que funcione.

  • Dar de alta tu cuenta anunciando que eres de México o el país latino de tu procedencia
  • Ingresar el código postal más próximo a tu residencia. No te va a dejar hacerlo en un inicio, pero una ves que das de alta la cuenta puedes modificarlo.
  • La validación final es que bajes la “skill” de Uber y te asegures que tu dirección está bien asociada, de esta manera pedirás un Uber y si funciona, ¡lo lograste!

Top 5: Las mejores Skills en Amazon que sí funcionan en LATAM

  1. Uber – Simple y elegante pide un Uber a Alexa sin necesidad de abrir una app o usar tus manos.
  2. Web Analytics – ¿Tienes una página web? Conecta tu cuenta de google analytics con este sistema y te comentará tus últimos datos de tu webpage.
  3. Fitbit – (Requieres tener un aparto Fitbit) Un animador sobre tu monitoreo de pasos diarios.
  4. Twitter – Si eres twittero y te interesa escuchar noticias, trending topics o tus últimos retweets Alexa te hace el favor de narrartelos.
  5. BigML – Este es un sistema más avanzado, de hecho la razón por la que nos hicimos de un Alexa en Datlas. Conecta a la plataforma de análisis de Datos BigML tus modelos para poder formular conversaciones que generen pronósticos.

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En Resumen

Sistemas de voz como Alexa llegaron para quedarse. El futuro está en la integración de más sistemas a ecosistemas como este.

Si antes desarrollabas un producto y pensabas, ¿Requiere una webpage? seguido de ¿Requiere una app? ahora también será ¿Requiere una “skill” en Alexa?

Estos sistemas se pueden usar en México con una serie de ajustes, sin duda algunos no están tropicalizados y tienen sus limitantes, pero será cuestión de poco tiempo para que liberen las siguientes etapas. Esto también está impulsado con proyectos como Alexa Fund que premian con dinero y reconocimiento a equipos que estén desarrollando para este sistema.

Nosotros desde Datlas seguiremos aprendiendo más de estos sistemas para en un futuro conectar nuestros análisis a estas plataformas.

Imagínate poder analizar el mercado en tu colonia desde la comodidad de tu casa en cuestión de segundos. Bueno eso es lo que sigue…

Además te invitamos a revisar una entrevista de todos estos detalles en esta liga

Cierre y para fans

Con esto cerramos el blog de hoy, esperamos que te haya gustado y si estás pensando en comprar un Alexa pregúntanos tus dudas, por ejemplo como porqué no habla español. También comparte con tus amigos “hackers” para que decidan hacerse de uno lo más pronto posible.

No te pierdas de este video:

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-Keep it weird-

Equipo Datlas

¿Qué hace la gente en Monterrey? – Los datos nos cuentan (Ejercicio con check-ins de Foursquare)

Viviendo por más de 20 años Monterrey uno sabe que en la ciudad después de arduas jornadas de trabajo y tráfico vehicular la gente busca formas de relajarse y pasarla bien. Pero… ¿Cuándo lo hacen? ¿A qué horas? y ¿Qué actividades los motivan a salir de casa?

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Nos propusimos responder estas preguntas utilizando datos de Foursquare, Swarm y Twitter.

Si nunca habías escuchado alguna de estas, resulta que desde hace unos años, muchos de los usuarios de estas redes sociales las utilizan para indicar dónde están o qué hacen.

Puedes hacerle saber al mundo del lugar que fuiste a visitar que nadie más conoce, del delicioso platillo que te sirvieron en tu restaurante favorito y que asististe a la final de temporada de tu equipo local con tus mejores amigos.

Ésto se realiza de la siguiente forma:

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Utilizando Foursquare/Swarm con tu GPS activado, señalas el lugar en el que te encuentras, añadiendo una foto si así lo deseas y compartiéndolo en Twitter. Una vez hecho esto, estará abierto a la comunidad para verlo.

¿Suena un poco tenebroso, no?

Para algunos es así, pero la verdad es que el hecho de compartir dónde estás y tus comentarios sobre los lugares que has visitado es una conducta que ha sido adoptada por los millenials. A su vez, esto ha permitido a los investigadores de datos tener registros de los lugares más populares de la ciudad y de muchos más hallazgos.

A partir de ello, buscamos responder las preguntas que nos planteamos inicialmente analizando los check-ins (registros de asistencias) del mes de Julio en Monterrey y generamos un reporte.

¿Qué encontramos?

  1. Los días que hay más actividad son primeramente después de la quincena. Claro, tiene sentido, recién te pagan lo primero que quieres hacer es disfrutar de los lujos que existen en Monterrey. Los sábados parecen ser los preferidos por la comunidad.

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2. Si lo vemos como días de la semana encontraremos que la actividad en viernes y sábado duplica el promedio de los otros días. Y aunque suene a sentido común, cuando investigas con datos es muy importante discriminar tus puntos que sobre-indexan para poner especial atención a la muestra de información que estás analizando.

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3.  Observando la distribución de actividades en fines de semana, encontramos que a partir de las 6 de la tarde hay un incremento en las visitas a parques y estadios, restaurantes y cuando el clima de Monterrey no se presta para ello, porqué no, al cine. (Aunque los regios sabemos que de una hora a otra ésto cambiará.)
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4. ¿Qué actividades fueron las que ocasionaron más tráfico? Entre los 6,000 diferentes lugares que registraron algún checkin, principalmente encontramos de motivadores eventos deportivos y estrenos de cine.

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Aunque quizás esto te parezca muy intuitivo, este tipo de ejercicios llegan más allá que ésto, pues tenemos la libertad de analizar por hora, por zona, por día de la semana y encontrar a donde asiste más público o en una aproximación muy real hacia dónde se está moviendo el tráfico. Ésta información resulta de gran utilidad para comercios que se quieren posicionar con consumidores, para definir mejores lugares en donde expandir su negocio o para entender la dinámica del día a día de cierto grupo de población. Ejemplos:

  • ¿Dónde pongo mi negocio o dónde expando?
  • ¿En qué zonas me puedo anunciar dado que hay más tráfico de personas en fin de semana?
  • ¿En qué lugares los clientes son más exigentes con sus comentarios?

Este tipo de información estará pronto integrada en nuestra plataforma de inteligencia comercial: www.thedatlas.com. Te invitamos a conocerla y si tienes algún comentario o estás interesado en usar datos como estos nos hagas saber en contacto@thedatlas.com

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Esperamos que les haya gustado, dejenos sus comentarios. Saludos

Equipo Datlas

-keep it weird-