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

¿Cuántas empresas de analítica de datos existen? ¿En qué industrias están participando? ¿Quién está desarrollando Inteligencia Artificial? Hoy hablaremos del mapa de mercado desarrollado por “Firstmark”  (@matttruck). Desde Datlas, startup mexicana de analytics, dedicamos esta columna a profundizando en el dimensionamiento y la clasificación de la industria completa de analítica de datos e inteligencia artificial.

Mapa completo de industria al 2019

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Descarga aqui: https://cloudup.com/ck5aIRPKNuU

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y 82 sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Abrir una empresa de analítica de datos y de tecnología hace 20 años tenía como 80% del presupuesto dedicado a infraestructura. Comprar potentes procesadores y sobre todo capacidad de almacenaje físico. Sin embargo, en los últimos 10 años ha ido en incremento los oferentes de poder de cómputo distribuido y almacenaje por nube.

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2) Analítica y Machine Learning(ML)

¿Tableau? ¿Power BI? ¿Watson? la mayoría de sus servicios corporativos pertenecen a la vertical de la subindustria de analítica y ML.  En estas plataformas es posible encontrar soluciones para convertir datos en algoritmos o visualizaciones y así mismo en ventajas comparativas para una empresa.

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3) Aplicaciones con enfoque a empresa

Hay otro segmento de soluciones prediseñadas donde participan las tecnologías de analítica de nicho. Soluciones para gobierno, industria inmobiliaria o financiera son alguno de los ejemplos de empresas que han generado soluciones tan específicas como para atender un nicho. Estas startups buscan como estrategia ser tan importante en la industria que se acerque algun gigante como IBM, Microsoft o Palantir para adquirir su participación en la industria.

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4) Analítica de infraestructura cruzada

Son compañías que desarrollan diversas plataformas suficientemente robustas como para adaptarse a distintas industrias. En su mayoría podemos entender estos desarrollo como empresas que buscan generar ecosistemas más que productos o servicios.

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5) Open source – Fuentes abiertas

Hay otro segmento de compañías, organizaciones y desarrolladores independientes que son fieles creyentes del “open source”. Esto hace referencia a los aplicativos que son gratuitos y mejorados por la comunidad que los utiliza. Aunque pareciera que no hay incentivos, casos de éxito como R, Hadoop o Linux , que son Open-source, son impulsores de cambios y mejoras en las industrias de manera significativa.

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6) Fuentes de Datos y APIs

Los modelos de analítica y Big data requieren datos listos para ser consumidos. Es decir limpios, estructurados y actualizados. En este sentido hay una serie de empresas de fuentes de datos que se han encargado de desarrollar APIs o carreteras directas a fuentes de datos de valor.  Este es el caso, sobre todo, de aplicaciones móviles que recopilan datos de usuarios y como modelo de negocio comercializan esos datos.

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Si quieres conocer más de este tema te puede interesar ¿Cómo funciona Location intelligence? el blog donde explicamos este tema a detalle

7) Más recursos de datos

Finalmente otros recursos de datos como las escuelas, incubadoras, centros de investigación o plataformas de retos de datos como Kaggle. Sin restarle importancia (Consideremos que Google ha adquirido un par de estas empresas), continua el incremento y las empresas que quieren ganar nombre desde verticales más tradicionales como consultoría, educación o desarrollo de patentes/algoritmos propietarios.

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¿Qué opinas del tamaño de la industria? ¿Te imaginabas? Hasta aqui la columna de hoy si te gustó el contenido recuerda compartir y aprovecha nuestros descuentos en el MARKETPLACE DE DATLAS.

***BONUS 8 de Enero 2020*** CB Insights libera un reporte de Tendencias en Inteligencia Artificial donde estructuran las iniciativas de “Alphabet”. Parece que ellos están entendiendo como ir capturando la industria desde distintas empresas.

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Equipo Datlas

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10 pláticas que no te debes perder en el INCMTY 2019 (cesgado a emprendedores y temas de analytics)…

Ha llegado esa semana del año en la que toda la ciudad de Monterrey comienza a oler a emprendimiento. Y es que el festival más grande de innovación y emprendimiento de LATAM se vivivirá el próximo fin de semana en el centro de convenciones CINTERMEX.

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Del 7 al 9 de  de noviembre se vivirán más de 400 eventos en un mismo festival. Y… entre tanta variedad ¿Cómo conocer las actividades qué más valen la pena? ¿Cómo preparo mi agenda profesional en el INCMTY? y ¿Dónde puedo generar más networking? En esta columna del blog dedicamos un momento para investigar 10 de las actividades que creemos que más le pueden ser de utilidad a un emprendedor(a).

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Entonces… imagínate que ya es el próximo Jueves , llegas a CINTERMEX, redimes tu boleto y cruzas las puertas a la aventura ¿Por dónde empezar?

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1) Datlas: Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?

Claro está iniciamos recomendándote la charla de nuestro equipo Datlas para que te ilustres sobre algunos temas de transformación digital, analítica de datos y cómo ejecutar procesos de este tipo en organizaciones.

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2) Panel ¿El emprendedor nace o se hace?

Luego , te sugerimos asistir a distintos paneles ya que en lugar de escuchar a un sólo experto, estás retroalimentándote de múltiples conocedores del tema.

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3) Taller: Aterrizando en Innovación

Después en tu fórmula de emprendimiento requieres conocer mucho de Innovación, técnicas de ideación, entre otros.  Aqui hay una buena oportunidad para que lo investigues.

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4) Panel Diseño como Estrategia de Negocios

Después creemos que es muy útil que un emprendedor en cualquier nivel refuerce sus técnicas de diseño de estrategia de Negocios. Para esto te sugerimos esta conferencia que se ve muy interesante.

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5) Qué hacer antes, durante y después de recibir una inversión de Venture Capital

En cuestión de pláticas de expertos, tendremos la oportunidad de escuchar de mano de una de los líderes del ecosistema emprendedor cómo generar una relación con un Venture Capital.

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6) Taller: Los siete pasos del storytelling

No hay manera hoy en día que seas emprendedor y no cuentes historias. Pero ¿Sabías que hay técnicas para esto? Nos pareció muy interesante compartir esta charla y llevarte un enfoque para aterrizarlo a tu pitch.

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7) Bismark Lepe

Siempre es inspirador escuchar historias de grandes mexicanos que han salido adelante con sus proyectos. Te recomendamos, entre muchos, asistir a la de Bismark Lepe de Wizeline.

 

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8) Best Practics for AI Product Decisiones

No te puedes quedar obsoleto en tendencias. Específicamente en lo que concierne a la inteligencia artificial. Te sugerimos esta charla que ha sido muy esperada de mano de Google.

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9) Taller Small Data for Startups

Sumando a los temas de datos, que nos parecen fundamentales para emprendedores, te acercamos a un TALLER de small data. Aprovecha esta oportunidad de llevarte aprendizaje técnico.

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10) Cómo entrar a la mejor aceleradora del mundo

En línea con ampliar conocimientos y mapear la oportunidad internacional que tenemos como emprendedores. Te sugerimos escuchar a Tuto Assad en su experiencia sobre cómo entrar a Y Combinator.

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BONUS TRACK

Así como cualquier buen CD de música, les manejamos 1 pláticas que es sumamente inspiradora la cual tuvimos la oportunidad de vivir en el programa de DECELERA MAYAKOBA 2019.  Escucha la historia de Coss Marte de CONBODY para sensibilizarte sobre emprendimiento con impacto social.

Bonus Emprendiendo después de prisión

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Hasta aqui nuestra columna de hoy. No olvides recomendarle a tus colegas que asisten al evento estas sugerencias.  Sobre todo  dale entrada con mucho entusiasmo a conectar con nuevas personas, aprender y generar nuevas ventajas para tu negocio. Te reiteramos la invitación a nuestra charla : Datlas: Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?, no te la pierdas.

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Equipo Datlas

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Datlas: Experiencia en Decelera Mayakoba 2019 (1 de 3)

Hemos llegado a Decelera Mayakoba 2019 un programa de “desaceleración” de primer para startups de impacto que en su 5ta edición sale por primera vez de Menorca y se desarrolla en la Rivera Maya. Específicamente en el paraíso de #AndazMayakoba.

Kit de Bienvenida
Kit de bienvenida: Playera, bolsas de tes, libretas, bloqueador y repelente ecológico, dulce mexicano, colar identificador, mochila y máscara para la siesta.

En esta serie de blogs contaremos nuestra experiencia y crecimiento durante este programa de 10 días. Los ponemos en contacto, este programa tiene 3 grandes etapas:

Breathe, donde iniciamos con dinámicas para vulnerar un poco los retos que tenemos y colaboración. Focus, donde evaluamos nuestros modelo de negocio y tenemos mentorías 1:1 con expertos de industria. Cerramos con Grow, donde hay introducciones y exposición a inversionistas.

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Día 0  – Llegada y cena

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Tremendo recibimiento desde el aeropuerto de Cancún, México fuimos dirigidos hacia la zona de Mayakoba. Esta zona hospeda alrededor de 4 hoteles que comparten una misma playa. Nos recibieron con una excelente cena preparada en la cocina del Andaz Mayakoba Resort.

Día 1 – Breathe, networking y charlas

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Comenzamos las actividades con algunos ejercicios, después continuamos con un poco de networking. Después del desayuno nos preparamos para 3 charlas. La primera con Hugo Garza del Tec de Monterrey quien nos compartió su historia, una nueva propuesta educativa y algunos ejemplos de caminos de formación para emprendedores. Después con Manell Adell ex-CEO de la empresa DESIGUAL quien nos platicó de su experiencia y nos dió consejos de cómo crecer aceleradamente..  Finalmente Alicia Stewart  que nos habló sobre cómo generar una estructura correcta para una narrativa.

Día 2 – Breathe, mindfulness, charlas y CENOTE

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Tuvimos una experiencia fantastica. Iniciamos el Domingo nuevamente con ejercicios y ahora partimos para uno de los Cenotes más hermosos de Cancún. Aqui tuvimos una charla con LJ de Google donde nos habló de cómo estructurar un pitch y algunos tips para contarle nuestro proyecto a fondos de capital. Después tuvimos oportunidad de pasear y nadar un poco en el cenote. De regreso hacia Andaz Mayakoba tuvimos  una dinámica donde cada uno de las 15 startups realizó su pitch y obtuvimos retroalimentación de expertos. Cerramos el día con una sesión de Yoga y la cena.

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Estos días nos han funcionado para enfocarnos, replantear algunos retos que tenemos para la siguiente temporada de crecimiento de nuestra startup Datlas y generar nuevas relaciones. Continuaremos en un siguiente blog reportando algunas de las actividades que estamos viviendo en este programa.

Equipo Datlas

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Asi detectas unas cheves con tensorflow – Datlas research

“Alexa, pasame una Heineken”. Una instrucción sencilla para una persona, una tarea compleja para una computadora. Esta tarea puede dividirse en subtareas, siendo una de ellas la detección de objetos. Esta es una tecnología relacionada con la visión artificial que busca identificar los objetos semánticos en una imagen. En esta columna compartiremos el proceso que pasamos al realizar un sistema de identificación de cervezas.

En nuestro proyecto de identificación de cervezas contamos con aproximadamente 2500 fotos de cervezas, pudiendo ser un refrigerador lleno o una sola cerveza en la foto. En estas fotos, tuvimos que seleccionar las zonas en las que había una cerveza y asignarle un nombre (el nombre de la cerveza y si era lata, botella o caguama) para poder clasificarlos. Esto se llevó a cabo con LabelImg, cuyo output era un XML con las posiciones y el nombre.

Posterior a esto, seleccionamos el modelo a implementar. Decidimos utlizar Tensorflow con el modelo desarrollado por Nick Bourdakos, Custom-Object-Detection. El primer paso para hacer funcionar este modelo fue generar el TFRecord, el archivo con el que se entrena el modelo. Para esto, los XML no nos servían, ya que requiere un archivo CSV. Usamos la librería de Python Pandas para hacer esta conversión. Luego definimos el label map para que cada nombre tuviera un número que lo identificara. Todo esto lo pasamos por el script para generar los TFRecords, y nuestros datos estaban listos para entrenar el modelo.

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Comenzamos a entrenar el modelo, y nos dimos cuenta que era muy lento, ya que lo estabamos entrenando con nuestras laptops. Para optimizar esto cambiamos a entrenar en Google Colab. Aquí puedes entrenar tu modelo utilizando tarjetas gráficas, aprovechando su capacidad de procesamiento al máximo. Pero encontramos un problema, los archivos eran muy pesados para estar descargandolos cada vez. La solución: subir los archivos a Google Drive, e instalar una biblioteca en Colab para poder traer los archivos de Drive.

Aquí comenzamos la etapa de pruebas con el modelo. Esperábamos un happy path, pero no fue el caso, Encontramos problemas como que la letra era muy pequeña y no se podía leer, o que detectaba un rollo de papel como una cerveza. Este último se debía a que redujimos la confianza para tomar una predicción al 30%. Ambos fueron obstáculos superados.

Para finalizar, se desarrolló el cliente con el cual el usuario podría emplear esto. Se creó una REST API en Django, una aplicación en React Native, y se hicieron llamadas para que la foto tomada por el celular regresara con la respuesta. En este punto sólo se llevó a cabo un cambio, el poner números en las clasificaciones para que no se amontonaran, y presentar el nombre y el porcentaje de confianza de la predicción.

Aqui cierra el blog de hoy. La presencia de esta tecnología puede crear un cambio en el cómo funcionan las cosas. Futuras implementaciones de este tipo de acciones en tiendas serán de utilidad para hacer conteos, inventarios, identificar repisas vacías y/o recibir notificaciones cuando se acabe un producto. Si te gustó la columna te pedimos la compartas y nos dejes tus comentarios

Saludos

(Esta columna fue desarrollada por Jose Luis alias “Ali,” participante en nuestro programa de interns de verano)

Equipo Datlas

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¿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.

OrganigramID 32377103 © Shawn Hempel | Dreamstime.com Business
Organigram ID 32377103 © Shawn Hempel |

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?

 

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Equipo Datlas

La inteligencia artificial en tu día a día

Cada vez es más sonado el uso de la inteligencia artificial y de su potencial para revolucionar cada industria, como ya lo mencionamos en una de nuestras notas anteriores.

Mientras que Twitter y Facebook utilizan inteligencia artificial para mostrarte los tweets o posts que podrían interesarte más, el resto de los servicios que utilizamos día a día no se quedan atrás, es por eso que te presentamos el día de hoy los servicios o herramientas que utilizas en tu día a día que cuentan o están por lanzar alguna herramienta nueva que emplee inteligencia artificial.

Google

Gmail cuenta con una herramienta llamada “Smart reply” de la cual quizás ya te hayas percatado en tu celular; se trata de una manera de responder a tus correos rápidamente al sugerir respuestas basadas en el contenido del correo anterior ahorrándote tiempo en teclearlas por tu cuenta, argumentan que el 12% de las respuestas enviadas por celular son mediante esta herramienta.

Además del smart reply se planea lanzar una herramienta llamada “Snooze”, sabemos que podemos posponer la alarma un par de minutos cuando nos resulta difícil levantarnos en la mañana pero Snooze en los correos es algo nuevo que nos presenta el equipo de Google, se trata de posponer tus mensajes para leerlos en una fecha posterior, esto resulta útil para aquellas situaciones en las que no puedes leer un correo por cuestiones de tiempo, como al estar en una junta, pero que sabes que lo podrías leer al terminarla.

Otra herramienta de Google en Youtube es la de combatir el terrorismo al eliminar videos relacionados automáticamente, pues éste era un gran reto para un humano considerando que cada minuto se suben más de 400 horas de videos a esta plataforma.

Microsoft

Microsoft introdujo el día de ayer un preview, cuyo objetivo es aplicar técnicas de aprendizaje automático (machine learning) a su paquete de Office 365.

En excel por ejemplo, está la herramienta “Insights”, que resulta muy útil para identificar tendencias, valores atípicos, generar tablas pivote y visualizaciones de utilidad.

En word, está la herramienta “Acronyms” que identifica acrónimos basado en documentos o correos anteriores.

En outlook, se integró Cortana para notificar actualizaciones de juntas o la hora indicada para salir considerando el tiempo que tomará llegar a la siguiente.

Text in image search, una herramienta que extrae texto de imágenes para que sea más sencillo buscar algún documento en específico.

Spotify

El “Discover” de Spotify utiliza aprendizaje automático para generar recomendaciones para tí basado en tus canciones escuchadas.

Además de ello, aunque aún no se sabe nada concreto, sabemos que algo traman, pues este año contrataron a François Pachet, un experto en las aplicaciones de la inteligencia artificial para crear música, ¡tu siguiente artista preferido podría sea una computadora en Paris!… aunque François ha mencionado que sus planes son asistir a los artistas actuales con sus composiciones y no reemplazarlos.

De nuestra parte en Datlas, utilizamos algunas técnicas de inteligencia artificial para ayudar a los emprendedores a encontrar la mejor ubicación para su negocio dadas sus necesidades y mercado meta, visítanos en www.thedatlas.com si te interesa conocer más.

 

 

Ver más en:

[1] https://www.blog.google/products/gmail/save-time-with-smart-reply-in-gmail/
[2] https://youtube.googleblog.com/2017/08/an-update-on-our-commitment-to-fight.html
[3] https://artists.spotify.com/blog/innovating-for-writers-and-artists

Apple vuelve más lentos los iPhones de versiones anteriores. ¿Mito o realidad?

El día de hoy queremos platicarles acerca de una teoría que probablemente le pasó por la cabeza a más de uno, y esta es, que “Apple vuelve más lento los iPhones de versiones anteriores al salir uno nuevo”. Esta teoría surgió bajo la premisa de que Apple buscaba que los usuarios actualizaran su dispositivo al más reciente.

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Analizando el patrón de búsqueda de Google, ¿qué tan factible es esta teoría?

Como se ve en la gráfica inferior, la búsqueda de las palabras “iphone” y “slow” muestra sus niveles más altos en los meses de septiembre, que coinciden con la fecha de lanzamiento de los nuevos dispositivos de la empresa de Cupertino.

Así que, al menos la gente percibe/muestra interés acerca de esta teoría.

¿Es esta una demostración de que Apple tiene un malvado plan para mantener a sus clientes constantemente actualizando sus dispositivos?

Probablemente es insuficiente, así que nos dimos en la tarea de buscar más información al respecto y logramos encontrar una investigación hecha por la empresa Future Mark.

Hicieron una serie de tests probando desde el iPhone 5s hasta el iPhone 7 probando las versiones del sistema operativo iOS9 al más reciente iOS11 analizando el rendimiento de la unidad central de procesamiento (CPU) y de la unidad gráfica de procesamiento (GPU).

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En las gráficas se puede ver que el rendimiento parece mantenerse constante a través del tiempo, quizás el que pareciera verse más afectado es el rendimiento de la CPU del iPhone 7; sin embargo, dicha variación debería ser imperceptible para el usuario.

Entonces, ¿por qué percibe la gente este fenómeno?

Como sabemos, en cada evento de presentación en el que se introduce un nuevo sistema operativo se incluyen una serie de funciones adicionales que incentivan al usuario a descargar la más reciente versión; pero estas funciones adicionales tienen un costo, puesto que requieren más recursos del dispositivo al habilitarse, quizás en cuestiones de uso de memoria RAM o quizás se optimicen más los recursos en apps desarrolladas para la nueva versión del sistema operativo.
Lo cierto es que Apple no realiza esto como parte de un malvado plan para que los usuarios cambien su dispositivo al más reciente, aunque de uno u otro modo parece funcionar puesto que sus ventas parecen incrementar con cada nuevo lanzamiento.

Fuentes:
https://www.futuremark.com/pressreleases/is-it-true-that-iphones-get-slower-over-time

¿Cómo hablar con internet? – Amazon Alexa, Novedades y preguntas frecuentes

Revisando el éxito que fue nuestro #blog de “2 meses usando Alexa de Amazon en México y esto te podemos contar…2 meses usando Alexa de Amazon en México y esto te podemos contar…” queremos compartir en esta columna las novedades de Alexa y algunas respuestas a preguntas frecuentes de cómo usar este aparato en México. En Datlas somos fanáticos del internet y ahora imagínate hablar con él… ¿o ella?

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Si no has escuchado mucho sobre Alexa, te explicamos… ¿Conoces a Siri o Google Assistant? bueno es un asistente virtual que te conecta a servicios en internet. Como platicamos en el blog anterior:

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. (Continuar…)

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“Alexa play spotify”, “Alexa set a timer for 1 hour”, “Alexa buy me a coke”

En nuestro último experimento hablamos con Alexa para preguntarle cómo estuvo México por el #sismo #fuerzaMexico

 

Novedades

Alexa en botones, celulares, pantallas, autos, ventiladores y hasta ¡Aspiradoras!

Hace 5 horas fue el evento de Amazon en Seattle y las mayores sorpresas fueron sobre Alexa. Aqui un resumen de lo más relevante:

El lanzamiento que más llamó la atención es el echo spot, que es una evolución del echo dot pero con una pantalla tactil para navegar. Techcrunch

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Fuente: https://techcrunch.com/2017/09/27/amazon-doubles-down-on-its-own-echo-hardware-even-as-it-increasingly-relies-on-third-parties/

La estrategia completa de la compañía está volteando a ser el internet de las cosas, es decir conectar cuantos aparatos en la casa podamos a estas unidades inteligentes de Amazon. En un futuro será tan convencional

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Preguntas frecuentes

En los blogs anteriores nos han consultado sobre algunas preguntas de Alexa y queremos compartir algunas de las más frecuentes.

  • ¿Cómo instalar Alexa en #echodot o cualquier formato?

Aqui te pasamos un video con la respuesta

  • ¿Cómo activar en México?

Hay una guía completa en esta liga, pero si tu problema es que no puedes descargar el app porque tienes configurada la tienda de apps de México te explicamos como cambiar la configuración a la de Estados unidos en este link.

  • ¿Para qué se puede usar?

Si bien dimos nuestro top5 de skills favoritos de Alexa te compartimos algunos gráficos de lo más utilizado

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Hasta aqui nuestra columna del día de hoy. Si te gusta Alexa no olvides compartir y cualquier duda nos puedes buscar por twitter @thedatlas.

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Equipo Datlas

 

 

 

En 2 días 278 Sismos … La tecnología nos va a sacar de esta – Datlas Research –

En los últimos 2 días ha habido 278 sismos, de acuerdo al Servicio Sismólogico Nacional (SSN). Esta cifra es alarmante, y si fueran 3 días superaríamos los 500. Las sirenas y alarmas no van a dejar de sonar.

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México ha sufrido una oleada de sismos y terremotos el día de la memora del más catastrófico temblor del ’85. De un día de simulacros y desfiles de unidades de protección se pasó a un día lleno de caos que ha afectado a millones de personas, pues según los reportes se han anunciado 225 muertes.

No es la primera vez que escribimos sobre sismos y temblores, pero esta vez lo hacemos en un tono más serio, debido a la gravedad de las circunstancias.

En esta columna se busca dar un contexto de los últimos sucesos en relación a sismos del país y así mismo hacer una recopilación de algunas de las herramientas tecnológicas más destacadas a nuestro alcance para apoyar en esta situación.

Las ciudades más afectadas, y por ende las que requieren de mayor apoyo son:

Datlas_SismoporCiudad2Fuente: SSN

Aunque la realidad es que de los que más se ha escuchado son aquellos que han dañado a más personas, entre ellos los de CDMX (con mediciones de 7.1 de magnitud), Morelos y Puebla.

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En la imagen anterior se puede ver los tweets más retweeteados: uno de Google MX con 52 mil retweets, Videos de Alberto 25 mil y de cruz roja con casi 24 mil. En lo más positivo y en reflejo al compromiso civil de los mexicanos la conversación de #sismo ha migrado a otras de apoyo como #fuerzamexico.

 

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Según el sitio KeyHole, las conversaciones sobre sismo han llegado a más de 20 millones de usuarios en Twitter.

Hemos encontrado solidaridad en muchas fuentes y nos toca.

Recopilación de herramientas tecnológicas:

  1. Noticias en tiempo real sobre sismos por el SSN
  2. Ubicador de albergues de Google
  3. Ubicador de personas de Google
  4. Airbnb Gratuito para personas que ocupan refugio
  5. Uber y Cabify ofrecen viajes gratis albergues (máx. $200)
  6. Telmex abrió su red de infinitum móvil

¿Quieres ayudar?

Comprendemos que hay personas que quieren ayudar pero que quizás no se encuentran en las ciudades afectadas así que aquí podrás encontrar una recopilación de maneras de ayudar:

  1. Brigada de Rescate Topos
    Santander: 92000709294
    CLABE: 014180920007092942
    ó vía Paypal.
  2. Cruz Roja
    Bancomer: 0404040406
  3. Desde tu celular (Fundación Carlos Slim)
  4. Listado de productos de Amazon
  5. Víveres en tu centro de apoyo más cercano,  NL, CDMX
  6. Donando sangre

 

Por nuestra parte ponemos a la disposición compartir mensajes desde @Thedatlas en twitter y cualquier apoyo que podamos ofrecer con nuestros análisis y tecnología.

 

Gracias por la lectura, comparte.

Equipo Datlas

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