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Sports Analytics: el nuevo MVP (jugador más valioso)

Durante los últimos años hemos estado escribiendo acerca de las distintas aplicaciones que tiene el análisis de datos. Desde los negocios hasta la música, las iniciativas sociales y muchas otras facetas más. En esta ocasión vamos a hablar del nuevo jugador más valioso en los deportes, una de las aplicaciones más populares del análisis de datos en los últimos años, los famosos Sports Analytics o analítica deportiva, es decir, el análisis de datos aplicado en los deportes. También puedes consultar nuestro blog anterior en donde hablamos de algunas aplicaciones y eventos de sports analytics. ¿Qué es? ¿Cuándo empezó todo esto? ¿Realmente que relevancia tiene en los resultados? Y ¿cómo pinta el futuro para esta industria? Es algo en lo que estaremos profundizando el día de hoy. Quédate al final y entérate de una noticia que tiene que ver con Datlas y los Sports Analytics.

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Para comenzar lo más importante es tener una definición general de ¿qué son los sports analytics? Y es que, como su nombre lo dice, se refiere al análisis de las estadísticas relevantes e históricas buscando generar una ventaja competitiva para un equipo o un deportista en lo individual. A través de la recopilación y el análisis de estos datos, la analítica deportiva provee información a los jugadores, entrenadores y demás personal para facilitar la toma de decisiones antes, durante y después de los eventos deportivos.

Si bien esta es una práctica que ha tenido sus inicios hace más de 10 años, la realidad es que el término como tal de “sports analytics” se volvió famoso en la cultura deportiva después del lanzamiento de la película Moneyball en el 2011. La película está basada en el best-seller de Michael M. Lewis del 2003 “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game” que cuenta la historia acerca de la temporada 2002 de los Oakland Athletics, el equipo de beisbol de Oakland California, donde el Gerente General Billy Beane (interpretado en la película por el actor Brad Pitt) utiliza la analítica deportiva para construir un equipo competitivo con presupuesto mínimo. Si no has visto la película te recomiendo que aproveches esta cuarentena y la pongas en tu lista. Sin ánimos de arruinarte el final (spoiler alert) los resultados que los A´s lograron esa temporada fueron impresionantes. Tan solo al inicio de la temporada se posicionaron 10 juegos por detrás del líder de la división. Tres semanas después ya estaban a solo 4 juegos del primer lugar. Dos meses después el equipo comienza una impresionante racha ganadora que termina con 20 juegos al hilo. Eventualmente los A´s logran conquistar el titulo del oeste, pero pierden la serie mundial frente a Minnesota.

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Aun así, muchos escépticos dirán que el caso de los A´s es uno en un millón y que, estadísticamente hablando, hace falta una mayor muestra para comprobar que el método realmente funciona. Precisamente tras la impresionante historia de Oakland, otros equipos comenzaron a invertir en sports analytics. Algunas franquicias como los Mavericks de Dallas en la NBA, las Águilas de Filadelfia en la NFL y los Boston Red Sox en la MLB son considerados como los equipos más sabios y con más inversión en analítica deportiva. De hecho, los Red Sox, que no ganaban la serie mundial desde que intercambiaron a Babe Ruth a los Yankess de Nueva York en 1918, lograron coronarse en 2004 y 2007 después de integrar analítica deportiva en su toma de decisiones.

Ahora bien, cualquiera de nosotros entiende que el deporte es más que solo el evento deportivo, es decir, que el éxito o fracaso depende tanto de la manera en la que se desempeñan durante el partido, pero también la forma en la que se preparan previamente y la forma en la que aprenden posteriormente al partido. De esta forma hablaremos de los 2 aspectos claves de la analítica deportiva: el análisis en campo y el análisis fuera del campo.

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Por un lado, la analítica en el campo se enfoca en mejorar el rendimiento de los equipos y jugadores en el terreno de juego. Profundiza en aspectos como las tácticas de juego y la aptitud del jugador. Un ejemplo claro de este tipo de analítica es el de la selección de futbol alemana que en 2014 dejó al mundo enmudecido después de propinarle a Brasil una de las derrotas históricas más humillantes en la historia del futbol al ganarle 7-1 durante la semifinal de la Copa Mundial que ese año se disputaba precisamente en Brasil. ¿Cuál fue el secreto de Alemania? Mientras otros equipos tenían a un analista de video y desempeño, la selección alemana usó un software de analytics llamado Match Insights que convertía el video de 8 cámaras alrededor del campo en indicadores claves de desempeño como velocidad de los pases, promedio de posesión de balón, velocidad y distancia recorrida, posicionamiento y numero de toques al balón. Todos estos datos fueron habilitados al equipo directivo, entrenadores y hasta los jugadores a través de una aplicación móvil. Los movimientos de sus oponentes se convirtieron en personas, simulaciones y gráficas, lo que hizo que la aplicación fuera tan fácil e intuitiva como un video juego. La cantidad de información analizada fue enorme, el mismo gerente de la selección mencionó que 10 jugadores pueden producir 7 millones de datos en tan solo 10 minutos. Pero si crees que el análisis de datos que uso Alemania se limito a los partidos de la Copa Mundial, te quedaste corto, porque esta gran hazaña comenzó 2 años antes de la Copa del Mundo cuando estudiantes de la Universidad Deportiva de Cologne Alemania extrajeron datos de numerosos videos acerca del acerrimo rival de Alemania en aquella semifinal, descifrando patrones que reportaron ser una pieza clave en la preparación del equipo para esa Copa Mundial. La habilidad de Alemania para desmantelar la defensa de Brasil fue extraordinaria.

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Por otro lado, tenemos la analítica fuera del campo que se ocupa del lado comercial de los deportes. Esta enfocada en ayudar a una organización deportiva a través de datos que ayuden a aumentar las ventas de boletos y mercancías, mejorar la participación de los fanáticos, etc. El objetivo final es el crecimiento y aumentar la rentabilidad. Un ejemplo de este tipo de analítica es el más reciente lanzamiento de los Vaqueros de Dallas titulado “Pose with de Pros” (posa con los profesionales). Tras un extenso análisis de datos acerca de los aficionados y su experiencia dentro del estadio, la franquicia y AT&T unieron esfuerzos para crear, desarrollar y ejecutar una aplicación de realidad aumentada que permite a los fanáticos tomarse una fotografía con sus jugadores favoritos. Localizados dentro del estadio estos kioscos te permiten no solo tener tu selfie sino compartirla vía redes sociales gracias a la tecnología 5G habilitada por AT&T.

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Finalmente, hemos de reconocer que el análisis de datos se ha vuelto uno de los prospectos a convertirse en el nuevo jugador más valioso del deporte. Frente a un panorama de incertidumbre como la pandemia del COVID-19 incluso en los e-sports la analítica ha tenido un rol cada vez más relevante. Si te gustan los deportes, los datos o incluso ambos, esta es un área de oportunidad enorme para que puedas realizar tu vida profesional. De hecho, nos complace anunciarles qu en el siguiente episodio de nuestro podcast Café de Datos tendremos un invitado especial que se dedica a inteligencia deportiva con uno de los clubes más ganadores de la última década y con el que estaremos platicando acerca de Sports Analytics, como se vive en México, las grandes tendencias y formas en las que está revolucionando el deporte a nivel mundial. Si esta columna se te hizo interesante, espera a escuchar este próximo episodio que será mucho mejor.

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Sin más, nos leemos en la próxima entrada. No dejes de compartirnos tu opinión en nuestras redes sociales.

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La mutación de los deportes y la mercadotecnia ante el COVID-19

Desde hace más de un mes hemos estado hablando y escribiendo acerca del COVID-19 y las distintas formas en que la pandemia ha presentado retos en nuestra vida diaria y la forma en la que se hacen negocios en algunas industrias. También hemos mencionado que los tiempos de “crisis” deben ser percibidos como oportunidad y durante esta columna estaremos profundizando precisamente en el impacto que ha tenido esta pandemia en los deportes y la mercadotecnia asociada a ellos, para resaltar algunas de las formas en las que estas actividades han mutado, quizá para siempre, para adaptarse a este “nuevo normal”.

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Comencemos con algo de contexto. A pesar de que el primer caso de COVID-19 se identificó en diciembre del 2019, no fue sino hasta el 11 de marzo de 2020 que la Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés) la declarara una pandemia. Tan solo 24 horas después, el 12 de marzo comenzó el impacto en la industria deportiva. Ese mismo día la NBA (National Basketball Association) canceló su temporada debido a que 2 jugadores del Jazz de Utah dieran positivo en la prueba de COVID-19. De esta forma comenzaba todo un efecto dominó que en un par de días ya sumaba a la Liga Premier de Inglaterra y la Formula 1 como desaparecidos del calendario. A pesar de que la lista se iba haciendo cada vez más grande, los golpes duros comenzaron a llegar cuando se anunció la cancelación de las Olimpiadas de verano a llevarse a cabo en Tokyo. Mientras que para las grandes compañías todavía hubo oportunidad de reagendar y mover algunas de sus inversiones en mercadotecnia, para algunas marcas que apostaron $10,000 dólares en un solo deportista esto representó un riesgo inminente de debacle.

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El gran impacto que sacudió a toda la industria fue la cancelación del March Madness, el torneo de baloncesto colegial de la liga americana NCAA (National College Athletic Association). Y es que la relevancia de este gran evento masivo tuvo un efecto resonante en la industria de los medios de comunicación. El March Madness habría sido cubierto por CBS y sus socios – alrededor de un 80% de lo $1.05 billones de dólares del presupuesto anual de la NCAA provenía de los que estos medios pagan por presentar el evento vía TV y en línea. Sin mencionar que las implicaciones para anunciantes y mercadotecnia se estimaban superiores a los $1.126 billones de dólares gastados en mercadotecnia durante la edición 2019 del torneo. Tan solo este evento generó aproximadamente $968 millones de dólares en ingresos por mercadotecnia. Los spots (comerciales) costaban alrededor de $60,000 y $75,000 dólares en las primeras rondas y un espacio en la gran final se disparaba hasta los $950,000 dólares.

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Así que entre tanta turbulencia ¿Dónde se esconden las oportunidades? Para esta “crisis”. Sin duda la reacción intuitiva para algunos de los equipos y de las mismas marcas patrocinadoras como la cervecera Anheuser-Busch (dueña de la cerveza Corona) fue mover sus presupuestos de mercadotecnia de deportes a iniciativas sociales y sin fines de lucro para apoyar al combate del COVID-19.

Por otro lado, aquellos que buscan aún conectar con fanáticos del deporte se han trasladado a la apenas naciente pero exponencialmente creciente industria de los e-sports (o deportes electrónicos). Sin duda los CMO (Chief Marketing Officers, por sus siglas en inglés) podrán encontrar justificación en la similitud de las características entre los fanáticos tradicionales del deporte en vivo y aquellos de los deportes en línea, pero existe un reto muy claro que es el tema de la edad. La demografía de los perfiles que hoy se están volcando a los deportes en línea son más jóvenes, lo que hace que las marcas comiencen a cuestionar y ajustar sus expectativas de retorno de inversión ante un escenario en donde los espectadores mayores, con ingresos y poder de compra superior, hoy están siendo parcialmente sustituidos por fanáticos más jóvenes con otros esquemas de gasto y consumo. Asimismo, los medios están invirtiendo y dando mayor cobertura a eventos complementarios al espectáculo deportivo como, por ejemplo, el periodo de agencia libre de los jugadores de la NFL (National Football League, por sus siglas en inglés).

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Finalmente, hay algunas iniciativas innovadoras como OpenSponsorship, una plataforma diseñada para automatizar el proceso de emparejamiento para atletas e influencers con marcas. Estos patrocinios podrían ser tan simples como apoyar a los atletas que muestran sus técnicas de entrenamiento en casa a través de las redes sociales, por ejemplo. Otras opciones incluyen nuevas empresas como AR-51, que podría permitir a los atletas que han resultado negativos para COVID-19 ser filmados en un pequeño juego de baloncesto de tres contra tres que los consumidores podrían ver como un holograma en 3-D.

Así que ya lo saben, cada puerta cerrada abre un par de ventanas de oportunidad para innovar. Cuéntanos tu como estas innovando en tu industria y ¿Qué opinas de las nuevas tendencias en deporte y mercadotecnia?

Escríbenos en @DatlasMX

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

El impacto del COVID-19 en la educación y el auge de las Ed-Tech

“La educación es el arma más poderosa que podemos usar para cambiar el mundo” – Nelson Mandela

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Es imposible negar que la actual crisis mundial de salud provocada por la pandemia del COVID-19 esta teniendo fuertes impactos económicos y sociales. Los titulares de periódicos, noticieros y hasta redes sociales están tapizados de artículos respecto a estos temas. Pero existe un impacto igualmente sensible, y quizá mucho más relevante por su trascendencia en el tiempo, en el tema de la educación. En esta columna vamos a contextualizar algunos efectos directos que esta crisis ha provocado en el sistema educativo, vamos a hablar de algunas soluciones que se están llevando a cabo en diferentes países y, finalmente, comentaremos acerca de las Ed-Tech (Education Technologies), la manera en la que esta mega tendencia ha acelerado su crecimiento y adopción bajo estas circunstancias y como se ve el futuro cercano con respecto a estas nuevas técnicas de educación.

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El pasado 23 de marzo de 2020 las cifras de la UNESCO estipulaban que más de 1,300 millones de estudiantes de todo el mundo no podían asistir a la escuela o la universidad. Estas cifras se refieren a los alumnos matriculados en los niveles de educación preprimaria, primaria, secundaria, preparatoria y universidad. Más de 1,379,344,914 estudiantes, equivalente al 80% de los estudiantes del mundo están siendo excluidos de las instituciones educativas por cierres en todo el mundo. Otros 284 millones de estudiantes están siendo afectados de alguna manera por cierres a nivel local.

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Ahora bien, las instituciones educativas como agentes económicos también tuvieron que generar sus planes de contingencia para mantener sus modelos de negocios y velar por el bienestar de las personas que integran sus organizaciones. Siendo así una de las medidas más populares para combatir esta gran desventaja de no poder realizar la educación de manera presencial ha sido recurrir al aprendizaje remoto a través de diferentes tecnologías: China, Italia, Francia, Alemania y Arabia Saudita han transformado la educación totalmente en línea; teléfonos móviles o televisión en Vietnam y Mongolia, por ejemplo. Además de la infraestructura y la conectividad, la familiaridad de los maestros y administradores con las herramientas y los procesos también son factores clave para proporcionar educación a distancia como lo establece la experiencia de Singapur. Otros países como Líbano envían a los niños a casa con lecciones como tarea. En Bulgaria, se han creado más de 800,000 cuentas para todos los maestros y padres, los editores se han movilizado para abrir los libros de texto digitales y materiales de aprendizaje para los grados 1 a 10, y dos canales de televisión nacionales transmitirán televisión educativa. A medida que más países cierren las escuelas, se necesitará más creatividad. Por ejemplo, la adaptación de las plataformas existentes para su uso en teléfonos inteligentes, y/o el acuerdo con las compañías de telecomunicaciones para eliminar el costo de acceder al material desde un sitio del Ministerio o Secretaria de Educación podría ser parte de los esfuerzos de mitigación.

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En México se está capitalizando una medida que ha existido desde 1968: la televisión educativa. El gobierno ha utilizado Telesecundaria para proporcionar educación secundaria a estudiantes en áreas rurales a través de canales de televisión. Actualmente, el sitio web de Televisión Educativa y la red nacional de televisión educativa brinda acceso a diferentes canales que transmiten televisión educativa en todo México (Telesecundaria, Telesecundaria +, Ingenio TV, Aprende TV, Telebachillerato y Capacita TV) junto con los horarios de transmisión de los mismos. Dentro de la plataforma también se apoya a la formación de docentes con “educación y capacitación digital” utilizando cursos masivos abiertos en línea (MOOC), micro cursos y conferencias en línea.

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Finalmente, los emprendedores e innovadores han transformado la crisis del COVID-19 en una oportunidad, como mencionamos en nuestra anterior columna, y la han capitalizado dentro de la industria Ed-Tech. Están aprovechando el momento para experimentar con opciones de educación menos intensivas en mano de obra basadas en tecnología. Pero, como señala Audrey Watters, crítica de la influencia del capitalismo y la tecnología en la educación, la educación es mucho más que la simple entrega de instrucción o el dominio de ciertas habilidades. Hay que tener en cuenta cuestiones como la accesibilidad, la privacidad y la seguridad al momento de implementar este tipo de soluciones. Asimismo, es importante tomar en cuenta que las escuelas sirven como centros comunitarios y centros de nutrición, así como espacios seguros para estudiantes y familias que se ven afectados por la desigualdad, la inestabilidad de la vivienda y la inseguridad general con la que muchos viven hoy.

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Para mejorar el aprendizaje en el aula y hacer que la experiencia educativa sea más significativa para los estudiantes, las escuelas y las Ed-Tech deben unirse. Las escuelas deben adoptar constantemente soluciones de aprendizaje en línea junto con el enfoque tradicional del aula. Las soluciones digitales como el aula invertida, que se centra en la participación de los estudiantes, el aprendizaje activo y los sistemas de gestión del aprendizaje, y crea un entorno de aprendizaje colaborativo y mantiene a todos los interesados, incluidos los maestros, padres y estudiantes conectados, harán que el aprendizaje sea más inclusivo.

Cuando las cosas vuelvan a la normalidad después del COVID-19, es probable que la industria educativa sea impulsada por las plataformas Ed-Tech, haciendo que la educación sea más accesible para los estudiantes. Tales soluciones aseguran que los estudiantes aprendan, a pesar de cualquier obstáculo, e incluso cuando no pueden ir a la escuela. Además, las plataformas digitales son una herramienta para que los maestros hagan que el aprendizaje sea más interesante e inclusivo y lleven a cabo tareas académicas con mucha facilidad.

Gracias por leer la columna de hoy, te invitamos a contarnos como se vive este cambio educativo en tu comunidad a través de nuestras redes sociales.

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5 técnicas para transformar una crisis en oportunidad

Existe una reacción natural, muy común, ante una situación de riesgo o incertidumbre como lo son las crisis. Esta reacción es comúnmente llamada miedo. Rara vez el miedo suele dar buenos consejos, pero quien logra superar esa primera fase alcanza una posición de ventaja desde donde puede observar con claridad las verdaderas oportunidades que las crisis ofrecen. Si, leíste bien, las oportunidades que las crisis ofrecen. Y es que la historia nos ha demostrado una y otra vez que en tiempos difíciles las circunstancias, la suerte y el talento salen a relucir generando innovación, creatividad y nuevas formas de organización, de hacer negocios y hasta de vivir. La columna del día de hoy pretende recordarte que la crisis, más allá de ser un momento difícil, es un mar de oportunidades y para capitalizarla puedes utilizar algunas técnicas muy sencillas que vamos a enlistar.

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Antes de comenzar con las técnicas es importante dejar claro que entendemos que hay distintos tipos de crisis: las económicas, de seguridad, de salud, entre otras. También entendemos que los efectos que tienen las crisis dependen de varios factores desde políticos hasta sociales. Y partiendo de la actual situación del COVID-19 que nos presenta una inevitable crisis de salud con repercusiones económicas podemos repasar estas 5 técnicas:

1) Mantén la cabeza fría

La técnica más importante ante una crisis es poder ser capaz de mantener la calma en medio de la tempestad. Este es un principio universal que podemos ver en la vida cotidiana: en los deportes, en los debates, en las negociaciones. Las personas, los gobiernos y las empresas que hoy admiramos como pioneros en la ejecución de acciones para combatir el COVID-19 se han distinguido por tener una templanza al momento de enfrentarse a estas nuevas circunstancias. Lo peor que puede ocurrir en una situación de crisis es que se nos “caliente” la cabeza, que adoptemos una actitud de pánico y comencemos a realizar acciones que jamás en nuestro “sano juicio” habríamos hecho. Compras de pánico, compartir noticias falsas, medidas extremas, remedios sin fundamento científico, todas estas acciones son efecto secundario de la incapacidad para mantener la cabeza fría. En cambio, hay personas y negocios que han podido mantener la cabeza fría y han puesto en marcha iniciativas innovadoras y de alto impacto social como las que comentamos en nuestra entrada anterior: las buenas noticias del COVID-19.

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2) Pensar diferente

Sin duda el mantener la cabeza fría nos da la oportunidad de percibir la crisis de una forma “normal”, es decir, usando nuestra lógica y nuestra forma de pensar habitual. Y muchas veces esto es suficiente para superarla e identificar alguna oportunidad, pero muchas veces las crisis tienen consigo un componente distinto, algo nuevo, ese “nunca antes visto” eso que nadie imaginaba, que nadie se esperaba y es ahí cuando esta segunda técnica se vuelve crucial. Pensar diferente nos invita a superar los límites mentales impuestos por nosotros mismos, nos invita a pensar “fuera de la caja” a salir de lo que estamos acostumbrados a idear. Muchas veces las crisis se prolongan por falta de nuevas ideas o formas de afrontar ese problema, por querer tratarlo o solucionarlo con las recetas típicas. Pensar diferente es concebir la idea de un teléfono inteligente con un solo botón, como Steve Jobs lo hizo en su momento. Pensar diferente es descubrir la forma de hacer gel anti bacterial a partir de residuos del desperdicio del proceso de hacer cerveza, de adecuar los respiradores para que puedan dar servicio a dos pacientes al mismo tiempo mediante un dispositivo mecánico, de atreverse a aplazar el cobro de deudas a clientes, de entrar a nuevos canales de comercialización no tradicionales, entre muchas cosas más. Esta técnica puede no solo convertir una crisis en oportunidad sino convertirla en el inicio de una historia de éxito trascendental.

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3) Ignora las reglas

En ningún momento pretendemos incitar la rebeldía y mucho menos la ilegalidad, pero sin duda seguir las reglas nos regresa al dilema de querer superar nuevos obstáculos con las mismas herramientas “viejas”. El ejemplo más moderno de un verdadero desafío a las reglas lo hizo Uber y Tesla. Mediante la construcción de todo un nuevo modelo de negocio, distinto, con productos y servicios innovadores han logrado alterar el status quo y retar esas reglas establecidas para dar paso a toda una nueva forma de trasladarse, de moverse, de generar energía y de consumirla. Ignorar las reglas no significa transgredirlas sino atreverse a pensar e idear como si esas reglas no fueran una limitante en el camino. En ocasiones las crisis nos hacen replantear muchas de las reglas que estaban establecidas históricamente. Hoy las reglas de libre tránsito están siendo retadas por las mismas autoridades que las gestaron ante la necesidad de permanecer a la población en cuarentena y en aislamiento social. De la misma manera es necesario que tengamos una mentalidad abierta a pensar más allá de estas reglas para ver las oportunidades que se esconden en estas crisis.

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4) Anticiparse

Las tres técnicas anteriores nos invitaban a percibir la crisis de una manera un tanto positiva y sin duda para la parte de ideación es necesaria, pero para capitalizar realmente una oportunidad de las percibidas con estas primeras 3 técnicas hace falta pasarla por este filtro. Anticiparse tiene que ver con una legendaria técnica acuñada por los estoicos y llamada premeditatio malorum (premeditación de los males). Esta técnica nos llama a ser conscientes de que nada sale como lo planeamos y bajo esa premisa podemos ensayar en nuestras mentes lo que podría salir mal para evitar que nos sorprenda. Ante la situación del COVID-19 es oportuno plantearnos que sucederá si las fechas tentativas de regreso a la “normalidad” no se cumplen y como esto podría impactar a las oportunidades que estamos previendo. Anticiparse es un ejercicio o un proceso que lejos de ser pesimista sirve para ser previsor, para estar preparado, para poder evitar que un simple cambio en las condiciones de la crisis pueda empeorar exponencialmente por el simple hecho de que no estemos preparados para ello.

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5) Amor fati (Ama tu destino)

La última de estas técnicas tiene que ver con la actitud. Amar tu destino es una técnica que te invita a no dejarte llevar por la reacción natural ante una situación adversa. Un ejemplo muy actual es el desastre del terremoto en Ciudad de México el pasado 19 de septiembre del 2017. Cualquiera habría pensado que el impacto de tan inesperado hecho habría sumido a la población es una depresión de la que no habrían podido salir en meses. Contrario a cualquier expectativa y asombrando al mundo entero y a nosotros mismos, la sociedad se concientizo y adopto estas circunstancias, para convertirlas en una oportunidad para estrechar los lazos fraternos, sumergirse en una actitud de ayuda al prójimo y en pocas semanas ya teníamos mapas de vulnerabilidad con información en tiempo real que monitoreaban las zonas que necesitaban ayuda para enfocar los esfuerzos de los miles de voluntarios. De eso se trata esta técnica, de entender que el destino es aquel que estamos viviendo y de poder mantener una actitud positiva y propositiva ante ello. Grandes emprendedores han utilizado estrategias de los antiguos estoicos para voltear obstáculos y encontrar oportunidades dentro de ellos. La esencia de la filosofía es la acción, que cumple con la capacidad de poner el obstáculo al revés con nuestras mentes. Nosotros también podemos seguir su ejemplo y usar lo que otros ven como obstáculos como combustible para nuestras ambiciones y éxito.

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Finalmente les reiteramos nuestra invitación a buscar las oportunidades que se esconden detrás de la crisis y poner en práctica estas técnicas para poder capitalizar todas aquellas oportunidades que puedan detectar. Asimismo, nos encantaría escuchar si tienes alguna otra técnica que creas que es importante tener en cuenta en tiempos de crisis. Sin más, esperamos que estas técnicas estén siendo aplicadas por muchos de los que estamos viviendo esta crisis del COVID-19 para poder darle una solución rápida y eficiente. Gracias y hasta la próxima

@DatlasMX

¡Las buenas noticias del COVID-19! 6 inventos e innovaciones en México y el Mundo

Hay un refrán holandés que dice: “Cuando soplan los vientos de tempestad unos corren a refugiarse y otros construyen molinos” y para el caso de esta pandemia del COVID-19 no ha sido distinto. Muchos medios de comunicación, e incluso algunas autoridades, se han enfocado en hablar del número de casos, contagios, especular acerca de cuantos días tendremos que estar en cuarentena y los funestos impactos que esta inesperada circunstancia ha traído a la economía. Por otro lado, emprendedores, empresarios y grandes corporaciones han concentrado sus esfuerzos alrededor de la innovación y la creatividad para generar soluciones que aporten a la prevención y erradicación de este nuevo coronavirus. En esta entrada hablaremos de los inventos e innovaciones más sorprendentes que esta “tragedia” ha generado en México y alrededor del mundo.

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#1 Cápsula de aislamiento

Uno de los principales retos de esta pandemia es el contagio y precisamente en México, el Ing. Fernando Avilés ha desarrollado una solución. Ya tenía cápsulas de aislamiento para enfrentar enfermedades contagiosas como tuberculosis o meningitis. Ante esta nueva emergencia, el mexicano ha adaptado y mejorado este gran invento para poder transportar personas contagiadas por COVID-19. La cápsula cuenta con 6 certificaciones, entre ellas la Comisión Federal para la Protección contra riesgo Sanitarios (Cofepris). Además, cumple la Norma Oficial Mexicana de traslado de pacientes. Además, el Ingeniero explicó que: “Aún si alguien durante el transporte de un paciente con una navaja cortara el domo, el aire va a entrar, no va a salir, eso la hace completamente hermética”. A finales de marzo se contaba con 22 de estas cápsulas y a pesar de que hay interés por parte de otros países el mexicano a resaltado que la prioridad es atender la demanda en México.

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#2 Gel antibacterial

Por su parte la empresa mexicana Grupo Modelo ha elaborado gel antibacterial, un producto esencial para las medidas de prevención de contagio del COVID-19, a partir del alcohol extraído del proceso de fermentación de la cerveza Corona Cero, en la planta de Tuxtepec, Oaxaca. La elaboración de este producto cumple con las normas sanitarias mexicanas al tener una concentración de 70 por ciento, el ideal para prevenir la propagación del COVID-19. La cervecera ya ha entregado el primer cargamento con más de 18,000 botellas de 300 mililitros al Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) y seguirá entregando hasta 300,000 botellas para todo el país.

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#3 Gancho higiénico

Otra de las medidas de prevención más importante es la sanitización de los objetos y espacios que se comparten o están expuestos con el exterior. El diseñador Steve Brooks se dio cuenta, mientras conducía su auto hacia la fábrica, que para abrir la puerta del coche todo mundo necesitaba usar alguna parte de su mano. Usando un poco de creatividad y apalancando su experiencia en DDB Ltd, una empresa que fabrica muebles de oficina, se le ocurrió producir un gancho que hiciera el trabajo. El llamado gancho higiénico es lo suficientemente pequeño como para caber en un bolsillo y está hecho de un material no poroso, lo que lo hace fácil de limpiar. Menos de una semana después de su primer diseño, salieron a la venta cuatro modelos diferentes del gancho, vendiéndose a poco menos de 15 libras (18.60 dólares) cada uno. Está donando un gancho por cada uno que vende.

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#4 Pulsera Immutouch

“Ojos, nariz y boca, no se tocan” dice una frase popular aquí en Monterrey. Pues justo en Seattle, dos hermanos y un amigo, dueños de una startup llamada Slightly Robot, llevaron esta frase a la realidad desarrollando una muñequera para reducir gestos compulsivos como el rascado de piel, morderse las uñas y tocarse el pelo. Cuando su ciudad natal informó de las primeras muertes por el virus el mes pasado, adaptaron el diseño para crear una nueva pulsera inteligente, la Immutouch, que zumba cuando la mano del usuario se acerca a su cara. “Teníamos el algoritmo, teníamos el software y el hardware. Lo hemos reprogramado para que funcione en el contacto con la cara”, dijo Matthew Toles en una entrevista. “Hicimos 350 dispositivos y un sitio web en una semana y ahora todo depende de la rapidez de producción”.

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#5 Respiradores / Ventiladores

Otro de los grandes obstáculos que estamos enfrentado es la demanda de infraestructura de salud para atender a aquellos pacientes que ya han contraído el virus. Dado que este coronavirus ataca directamente el sistema respiratorio y causa neumonía, uno de los aparatos médicos más importantes para el tratamiento de estos pacientes son los ventiladores o respiradores médicos. Estos aparatos que te ayudan a respirar han sido tan demandados que se ha visto una insuficiencia en el abasto de estos. Ante esta situación empresas como Ford y General Motors se han aliados con empresas de la industria de la salud para replantear el trabajo de sus fábricas y, ante la suspensión de producción de autos, enfocarse a producir ventiladores aprovechando algunas de las piezas que ya manejan y la tecnología que poseen en impresoras 3-D. Los esfuerzos de estas grandes armadoras iniciaron apenas en Marzo y a pesar de que se espera un aumento crucial en la demanda para mediados de Abril, las estimaciones de producción en masa de estos aparatos están presupuestadas para inicios del mes de Mayo.

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#6 Mapa de rescate

En Datlas, como saben, nos dedicamos al análisis de datos con componentes geoespaciales, es decir, con coordenadas. Apalancando nuestra experiencia y tecnología hemos generado, una plataforma de mapa enfocada al tema del combate al coronavirus. Lo que hicimos fue integrar un modelo multivariado para identificar zonas vulnerables y plantear un modelo de rescate para que las autoridades y fuerzas de rescate puedan enfocar sus esfuerzos en las zonas más necesitadas de nuestra entidad. El modelo esta documentado, es abierto, pueden contribuir y escalarlo a todo México. El mapa ha sido reconocido por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) como una de las iniciativas de innovación en México que aporta a la lucha contra el COVID-19. Si te interesa ver el modelo y acceder al mapa puedes consultar nuestra nota anterior.

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Finalmente, queremos invitarte a no quedarte con todas estas noticias y alarmas acerca de la pandemia sino voltear a ver y sumarte a estos esfuerzos, en todos los niveles, que hoy en día están teniendo un impacto importante en nuestra lucha, como humanidad, ante esta nueva enfermedad.

Si tienes una iniciativa por favor compártela y hagamos que tengan eco también estas buenas noticias dentro del tema del COVID-19.

@DatlasMX

Asi vivimos el DIGITAL PASSPORT en el MONTERREY DIGITAL HUB (Hay video…)

Durante 2 meses, en DATLAS tuvimos la oportunidad de participar en una experiencia única dentro del Monterrey Digital Hub (MDH), el DIGITAL PASSPORT. Tuvimos un proceso de innovación y transformación digital apalancando las actividades de networking, capacitación técnica, casos de estudio y webinars que el ecosistema del Hub tenía para ofrecer.

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En total fuimos 6 startups las que estuvimos participando: DATLAS, SORA, AlfaOne Technologies, Logykopt SCHEMA, Ayure y WellBook! 🚀 . El objetivo de esta columna es documentar y platicar de las bondades que tiene una startup al pertenecer a un ecosistema. Y al final de la columna dejarte un link para que tú también puedas participar con tu startup en un programa como ese.

4 beneficios de pertenecer al ecosistema del MONTERREY DIGITAL HUB

1) Son más que tremendas oficinas, dentro del Hub se cocina un ecosistema

Qué pasa cuando mezclas en el mismo lugar a las empresas más importantes de una ciudad, expertos de innovación y startups… se forma un ecosistema ideal para hacer negocios transformacionales. En nuestra estancia en el HUB tuvimos acceso a otras empresas que también son miembros y no sólo eso… acceso a conocimiento

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2) La comunidad (networking)

Nunca menosprecies el valor de un café o una cerveza en los negocios. A unos pasos de nuestra mesa de trabajo teníamos la experiencia del área común donde de vez en cuando había bocadillos y podíamos conectar con empresas a las que difícilmente tendríamos acceso de otra manera.

También logramos convivir y aprender con nuestros colegas “startuperos” compartiendo lecciones y técnicas para seguir haciendo crecer el ecosistema.

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3) Las capacitaciones y exposición a conocimiento de la mano de expertos

Los cursos se dividieron entre algunas capacitaciones a manos de la empresa Galvanize donde nos introducieron algunos conceptos de vanguardia y algoritmos para desarrollar en Python. Así como un programa continuo auspiciado por CEMEX donde expertos nos hablaban de cómo han implementado innovación en sus organizaciones.

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4) El spotlight (presentación de startups)

Spotlight fue el evento que dio un excelente cierre al DIGITAL ACCELERATION PASSPORT. Logramos exponer nuestro pitchdeck a corporativos y miembros de la comunidad del HUB. A partir de ahí conectamos con prospectos y pronto empezaremos a trabajar con clientes de esta comunidad.

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Cerramos con un testimonio de mano de Eduardo de la Garza Sánchez, General Manager del MDH quien comparte un poco de la impresión que se llevó la comunidad de nuestra startup DATLAS.

Hasta aquí la columna, agradecemos al MDH por la experiencia del programa. Al espectacular staff que nos estuvo apoyando en el proceso y nos quedamos como miembros del Hub durante la próxima temporada. Como quedamos les comparto la liga por si quieren aplicar a la siguiente generación del Digital Passport: https://forms.gle/Y9F9DzVvKZuepV518

100% recomendado. Y si visitan, pregunten por nosotros, nos dará gusto saludar.

Saludos

Equipo Datlas

Keep it weird

 

 

 

 

¿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.

Llegó la hora – Datlas en Talent Land 2018

*Actualizado*

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Gracias a los allí presentes, ha sido un éxito. Subiremos la presentación y un blog de toda la experiencia #TalentLand muy pronto.

Síguelo en vivo en:

http://talent-channel.com/escenario-talent-startup/

Igual que el año pasado en Campus Party Jalisco o en INCMTY; este año comenzamos nuestras conferencias en Talent Land 2018 Jalisco. Este magno evento reune poco más de 30 mil asistentes del 2 al 6 de abril en la Expo Guadalajara en una fiesta de talento, desarrollo y vinculación.

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Este año participamos con la exposición “Big Data para convertir tus datos en dinero” que se llevará acabo el Miércoles 4 de abril de 2018 a las 15:00 en el escenario Startup.

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¿Te interesa asistir?, inscríbete aqui: http://sched.co/DXRv

Talent_land_datlasbrief

Agradecemos a los más de 250 inscritos al momento. Estaremos compartiendo la transmisión en tiempo real esperando compartir muchísimos consejos de alto valor.

También estaremos obsequiando nuestro #DataPlaybook a los asistentes.

Saludos

Equipo Datlas

Amazon Go – La tienda sin carrito de compras, cajeros, filas o … ¿robos?

No, no es un nuevo episodio de la serie Black Mirror, ni día de los inocentes o una idea loca que podría llevarse a cabo en unos años.

Amazon lo ha hecho de nuevo, pues ha logrado revolucionar no sólo la experiencia de comprar en línea, sino también la de comprar en supermercados; pues ésta tienda es una realidad y se ubica en Seattle.

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Como hemos mencionado anteriormente, esta década será de la Inteligencia Artificial, pues Amazon demostró que por medio de visión computacional y técnicas de aprendizaje automático como Deep Learning, lograron revolucionar la experiencia de compra.

Básicamente entrenaron un algoritmo para que reconozca cada producto que tienen en inventario y pueda diferenciar uno de otro… algo similar a este capítulo de la serie “Sillicon Valley”:

Pero, al tener la tienda repleta de cámaras son capaces de cubrir el establecimiento en toda dirección pudiendo detectar cuando una persona toma o deja un producto.

Les dejamos el video para que lo vean por ustedes mismos.

¿Increíble no?

Las ventajas van más allá de no perder tiempo haciendo fila, pues ellos mencionan que el cliente será capaz de tener mayor privacidad al realizar sus compras, ya que no habrá un cajero al que le tenga que mostrar sus compras.

Por si se lo preguntan aún cuentan con empleados, hay gente que ayuda al cliente a encontrar algún producto en específico, la que prepara los alimentos frescos e incluso alguien que valida que los clientes que llevan alcohol sean mayores de edad.

Sin embargo, aún no es perfecto, pues algunos clientes reportaron que hubo productos que no se les cobraron.

Pero, ¿es el primer caso de una tienda de este tipo?

En realidad no; pues, como suele pasar, los asiáticos se les adelantaron.

En China existe una empresa llamada BingoBox con 28 sucursales móviles operando, donde se pueden adquirir snacks, frutas, bebidas y medicina sin un solo empleado.

Aunque la experiencia es algo diferente; pues en este caso sí hay una especie de caja donde el cliente hace un self-checkout y al final un sistema de reconocimiento valida que los productos que el cliente se lleve son únicamente los que adquirió.

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Parece que esto es también una limitación, pues todos los productos tendrán que ser visibles al momento de salir, es decir, la cantidad de productos tendría que ser pequeña para que pueda sostenerlas.

Aunque tienen sus diferencias, utilizan técnicas muy similares para que la tienda no requiera muchos empleados, pues en este último caso la empresa dice que 4 empleados se encargan de administrar 40 tiendas.

Les dejamos el video de igual manera.

Una limitación de ambas parece ser que no puede haber muchas personas comprando a la vez.

¿Qué opinas?

¡Déjanos tus comentarios!