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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.

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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

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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?

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