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

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

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

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

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

¿Tú que opinas? Cuéntanos en nuestras redes sociales

@DatlasMX

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Por qué no necesitas un Data Scientist (es Clickbait) en tu organización Parte 1 – Datlas News

Data scientist la carrera “más sexy” del 2018. Los científicos de datos son los mejores pagados.  Los datos son el petróleo del futuro. Habrá un déficit de 400k especialistas de big data para 2020. Si no estás avanzando con un equipo que desarrolle Inteligencia Artificial vas a quebrar.

¿Les suena conocido? No he dejado de escuchar en cada conferencia de empresarios que nos toca asistir aseveraciones de tal calibre. Justamente queremos hacer la reflexión sobre este tema en esta columna. Y que no cunda el pánico, no es una discusión de 1-0 o blanco y negro. Pero sí hace falta balancear el diálogo de si tu empresa necesita un especialista en datos o no. Iniciamos.

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Una organización, con o sin fines de lucro, va creciendo de manera orgánica conforme las necesidades van rebasando a los puestos. Al principio un par de personas gestionan el negocio, pero conforme va creciendo la operación es necesario buscar ampliar el capital humano. Después viene el tema de no tener personal ocioso y optimizar equipos y personas. Ya al final viene los puestos de innovación, que muchos lo ven como pirotecnia. Sin ofender a nadie, me refiero a que hay áreas que no impulsan directamente a la operación ya que su valor agregado va más dirigido a la báscula de ventajas competitivas.

En resumen, concédenos generalizar el proceso de la siguiente manera:

1.Nace la organización > 2.Crece en una sola gestión > 3.Se multiplica en distintas áreas >> 4.  Se optimiza constantemente >> 5. Innova en apuestas a ser disruptiv@

¿Dónde entran los Data Scientist (DS) ? ¿A qué horas me transformo con datos?

La mayoría de las organizaciones hacen estas inversiones en el paso 5) ¿Cuál es el reto? Cuando la cultura de innovación en la empresa no está 100% socializada y la ciencia de datos es un área que con muchos celos demanda atención, gobernanza y autoridad para sacarle valor a un activo de la compañía,(los datos) y reflejar la voluntad de entender que “Los datos no pertenecen  a ningún área o dirección, son de la compañía“.

¿Estoy listo para transformar mi organización con DS?

La primera evaluación es hacia tu organización ya que para implementar esta innovación tiene que lograrse esta cultura de innovación al mismo tiempo del timing tecnológico correcto. Es decir

  1. Si no estás listo para abandonar los excel-es que llevas operando y mejorando toda la vida. No contrates un DS
  2. Si te da miedo transferir procesos y responsabilidades a “cajas negras” que no vas a entender. No contrates un DS
  3. Si eres de los líderes que les gusta decir cómo resolver el problema, en lugar de ceder el problema y la resolución del mismo a tu equipo. No contrates un DS
  4. No entiendes los beneficios de la ciencia de datos o el potencial de tu información. No contrates un DS, terminarás concluyendo que “no sirve” sólo porque no supiste sacarle valor
  5. Y por último, si quieres un DS para que se la pase extrayendo datos y datos, mejorando tableros y visualizaciones. No contrates DS, ambos se frustarán por sólo estar dando la mitad de todo el potencial

(Tomado de inspiración B) citado al final del blog). El trade-off es claro, hay que evaluar.

Mucha crítica ….¿Y qué consejos son mejores prácticas para lograr transformar?

Como cualquier caso en una organización, tienes que tener algunas historias de éxito para convencer a los tomadores de decisiones que vale la pena hacer la apuesta. La mayoría de los casos comienzan contratando consultorías y empresas externas para aprender cómo funciona este mundo.

  1. Vete a lo seguro. Analiza a tus clientes, toma decisiones comerciales como cambios de precios, planes promocionales, marketing y mide resultados KPIs.
  2. Evalúa distintas consultorías que sobre todo tengan capacidad y voluntad de “enseñarle” a tu organización cómo funciona.
  3. Invita a distintos roles a que te acompañen en el proceso.
  4. Genera la historia, “socializala” (Que todos se enteren) y  mapea nuevas posibilidades para datos
  5. Finalmente evalúa repetir el proceso hasta que la organización pueda ceder recursos para interiorizar las capacidades. Aún así la mayoría de las organizaciones que orquestan un área de datos interna contratan y subcontratan. Así es , hasta el mismo Google, IBM, Microsoft o startups como UBER, AIRBNB, CABIFY , entre otras distribuyen el trabajo ya que retener a científicos de datos en una organización es complicado por la demanda actual que existe. Además exigen un alto grado de especialización que puede capitalizar una consultoría porque el análisis de datos es su negocio principal que no pueden descuidar.

No olvides leer nuestro blog de “Los 5 perfiles para una estrategia de datos en tu empresa”

Para el cierre ¿En qué áreas donde agrega valor un científico de datos?

Cerramos con un par de infografías que mapean las áreas de mayor valor agregado para un científico de datos. Recomendamos leer y generar un plan para implementar los “quick-hits” de mayor impacto.

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Hasta aqui la parte uno de la columna de Datlas más enfocados en la cultura de innovación y datos antes de arrancar sin un plan. En la siguiente parte comentaremos de algunas herramientas que pueden ayudar a iniciar experimentaciones de big data sin tener que hacer la “gran inversión”.

Gracias por leer, estamos abiertos a opiniones y buscamos difundir este tema en organizaciones que están batallando mucho para iniciar a experimentar con datos. Siempre contarán con empresas y startups como Datlas para acompañarlos en su desarrollo.

Inspirado gracias a la lectura de:

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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

-Keep it weird-

 

IMC 2019: El nacimiento de la comunidad más grande de tecnología en México

Como emprendedores y, a la vez, amantes de la tecnología nos mantenemos atentos a los mejores eventos acerca de estos temas alrededor del mundo y, sobre todo, en nuestro natal México. Para nuestra sorpresa, hace un par de meses comenzamos a escuchar de un evento y una organización que desconocíamos: Inteligencia México Conference 2019 (IMC 2019) y enseguida nos dimos a la tarea de investigar al respecto y, por supuesto, de asistir. Para nuestra sorpresa, ha sido uno de los mejores eventos de los que hemos tenido oportunidad de presenciar en territorio nacional y en esta columna vamos a contarte por que.

Iniciemos con un poco de contexto, ¿Qué es Inteligencia México?, ¿Cómo nace? Y para explicarlo no hay nada mejor que las palabras de uno de sus fundadores, Alexandre Surman (izquierda en la foto)

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a quien nuestro equipo tuvo la oportunidad de entrevistar. Ante esta primera preguntar Alexander comentó:

“… básicamente en agosto del año pasado (2018) nos sentamos con expertos de la industria del IoT (internet of things = internet de las cosas), del big data y la inteligencia artificial, y nos dimos cuenta que había mucha conversación alrededor de estos temas, pero que eran pocas las empresas que realmente estaban implementando este tipo de tecnologías, si bien habían comenzado los esfuerzos de adopción en 2015-2016 aún estaban en pañales. Fue ahí donde descubrimos la oportunidad y el interés de ayudar a México a posicionarse como un país que adopta estas nuevas tecnologías. El reto era que cada proveedor de estas tecnologías hacía su propio evento y su propio esfuerzo de evangelización, pero su alcance era muy local. Por lo tanto, continuar en ese camino nos habría tomado quizá más tiempo en poder tener el alcance deseado. Es ahí, cuando decidimos crear esta comunidad, Inteligencia México (IMx), para unir todos estos esfuerzos de evangelización porque entendemos que la unión hace la fuerza…”

Ahora bien, Inteligencia México es la comunidad, el organizador, pero ¿qué es IMC 2019? Alexander nos explica:

“…una vez creada la comunidad, antes de desplegar un montón de actividades que tenemos planeadas dijimos la mejor forma de iniciar es con un congreso, para que se materialice el concepto de IMx.  Por ello se realiza Inteligencia México Conference 2019, el primer congreso que a partir de ahora se volverá anual…”

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IMC 2019 se llevó a cabo el pasado 19 y 20 de junio de 2019 con sede en el centro Citibanamex de la Ciudad de México. Este primer congreso, de IMx, logró juntar, bajo el mismo techo, a los principales y más grandes proveedores de soluciones de IoT, big data e I.A., así como a grandes conferencistas y expositores de talla internacional, compartiendo escenario con nuestros grandes ejemplares mexicanos.

Una de las claves para la gran experiencia que vivimos como asistentes fue la app del evento, desarrollada por Bizzabo. Dentro de la aplicación no solo tenías tu acceso y la agenda del evento, sino que podías generar tu agenda personalizada con las ponencias de tu interés y recibir notificaciones push de recordatorio. Asimismo, otra de las maravillas de la app era la oportunidad de entrar a un foro comunitario que te daba la libertad de comunicarte (obviamente dentro de la app) con más de 967 asistentes dentro de los que destacaban presidentes, CEOs y directivos de empresas nacionales e internacionales. En nuestro caso tuvimos la oportunidad de platicar con el presidente de una empresa de analítica de datos con oficinas en Estados Unidos, pero con un equipo completo de científicos de datos en la India (de hecho, el nos buscó a nosotros jeje).

Ahora bien, las ventajas no eran solo para asistentes, de hecho otra de las grandes sorpresas para nosotros fue ver que cada empresa de las que estaba exhibiendo sus soluciones (en los stands) tenía un scanner con el que registraba el código QR que llevabas en tu gafete de acceso (claramente te pedían permiso antes de hacerlo) para obtener tus datos de contacto y enviarte información si es que mostrabas interés en alguna de sus soluciones o incluso para generar alianzas o conversaciones posteriores. Esto es una gran ventaja para justificar la inversión al momento de decidir asistir como exhibidor a un foro como este.

Por otro lado, regresando al tema de la experiencia como asistentes, nos sorprendió ver que cada uno de los 4 escenarios alternativos (con excepción del escenario principal) tenía una dinámica de inmersión que implicaba ponerte unos audífonos para escuchar la conferencia, en lugar de utilizar las típicas bocinas o altavoces para inundar de sonido todo el recinto. Esto daba una sensación mucho más comprometida con la ponencia que estabas escuchando.

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Y como no todo en la vida es trabajo, no todo en estos eventos son conferencias. Un detalle más que hizo de la experiencia algo especial fue el hecho de que el acceso que teníamos incluía la comida. Pero más allá de que la comida estuvo buena, el hecho de hacerse cargo de ese rubro ayudo no solo a optimizar los tiempos de organización y despliegue del evento, sino que nos dio una oportunidad más, en un contexto quizá más informal, de convivir no solo con otros asistentes sino con los mismos conferencistas. Y permítanme insistir en este último punto, en la mayoría de los eventos a los que asistimos los conferencistas llegan, dan su platica y se van. Este es el primer foro en donde nos percatamos que no solo se quedan unos minutos o unas horas después de su ponencia, sino hasta el final del evento. Nosotros tuvimos la oportunidad de platicar con Rahul Vijay (Head of Global Connectivity de Uber) quien dio la conferencia de apertura durante la comida del segundo día. Este es otro detalle que distingue y hace sobre salir la experiencia en este evento.

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A pesar de haber sido uno de los mejores eventos a los que hemos ido, también observamos algunas áreas de oportunidad que resaltamos con la esperanza de que ayuden a mejorar:

  • El foro comunitario de la app te presenta los perfiles de la gente para contactarlos personalmente vía inbox, pero no te deja enviar un mensaje a la comunidad entera (entendemos que evita el tema de spam), quizá sería buena opción
  • Los audífonos son gran detalle, pero hay que cuidar dos cosas: la calidad del audio (porque fue significativamente menor a la de las bocinas o altavoces convencionales) y el tema de higiene, porque son tantas conferencias, tantos asistentes y un horario tan estricto que andar compartiendo audífonos puede ser algo incomodo.
  • Mayor involucramiento con startups/scaleups. Entendemos que el foro comprometía un cierto nivel de experiencia, expertise y profesionalismo que no toda startup mexicana tiene. Pero existen grandes historias de éxito, fuera de las apadrinadas por grandes fondos, que encontrarían grandes ventajas y serían de gran inspiración para este ecosistema que intenta despertar consciencia de los esfuerzos mexicanos por la adopción de estas tecnologías.

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Finalmente, no podíamos dejarlos sin el resto de la entrevista a Alexandre, donde nos cuenta un poco más acerca de lo que viene para Inteligencia México:

P: Alexandre, uno de los grandes patrocinadores y partners de este evento es Sigfox, una empresa francesa, ustedes mismos (los fundadores) son franceses, cuéntanos ¿cómo termina siendo México su ecosistema?

R: “…Christian, Phillippe (mi hermano) y yo somos franceses, pero tenemos más de 17 años en México de hecho, nuestros hijos son mexicanos, nacieron aquí entonces somos franceses, pero con una piel mexicana. Nosotros llegamos aquí muy jóvenes con oportunidades de emprender y hacer negocios, la idea era venir un par de años, pero 17 años después henos aquí, porque nos gusta México, nos gusta el país, nos recibió con los brazos abiertos y es por ello que queremos aportar valor a México…”

 P: Alexandre, entendemos que este es el kick-off para IMx, ¿qué sigue hacía adelante?

R: “… a partir del lunes (24 de junio 2019) comenzamos a planear la conferencia del próximo año (IMC 2020) porque han nacido muchas iniciativas, se están queriendo sumar muchos actores y eso es bueno, entonces vamos a preparar la siguiente edición desde ya. Pero de aquí a 2020 no nos vamos a desconectar del gremio, de la comunidad, tenemos pensado crear toda una gama de actividades como, por ejemplo: misiones dentro de las principales ciudades del país; crear webinars; forjar alianzas con universidades extranjeras como: MIT, Standford, Harvard, otras de China e Israel para que nos puedan compartir conocimiento y que podamos aprovecharlo en México y compartirles nosotros también; tenemos pensado crear una bolsa de trabajo muy especializada para el talento requerido y tan escaso y difícil de encontrar como lo son los data scientists, por ejemplo; queremos crear capacitaciones y certificaciones también; crear comités por verticales, para que el próximo año estemos en IMC 2020 hablando de la vertical de salud, por ejemplo, y haya contenido más encausado hacia esa vertical… vamos a lanzar una plataforma independiente para que la comunidad se cree ahí, se vayan registrando, tengan acceso a la biblioteca digital, a los diferentes programas y actividades que vamos a tener…”

P: Finalmente, Alexandre, como emprendedores de tecnología, emprendedores regios, nos interesa seguir en contacto, seguir colaborando, apoyando, entonces ¿cómo podrían los demás emprendedores como nosotros, ser parte de IMx?

 R: “…mira, la visión que tenemos es ser la comunidad de las comunidades. Con la energía y recursos que tenemos queremos sumar a todas las comunidades y proyectos, que son muchos, pero manteniendo la calidad. Por ello habrá que priorizar y realizar esfuerzos que realmente traigan eficiencias para México… de momento pueden inscribirse en la página de Facebook, en linked in, pueden agregarme incluso a mi o a Christian o Philippe para que estén al tanto y pronto integrarse a nuestra plataforma Inteligencia México… porque juntos hacemos crecer México”

Sin más, los invitamos a nuestras redes sociales para que nos cuenten si tuvieron oportunidad de asistir, si se quedaron con las ganas y/o si piensan asistir al IMC 2020 porque nosotros definitivamente ¡estaremos ahí!

@DatlasMX

 

-Keep it weird-

Facebook abre Datos para México (De los legales) – Datlas Research

Recientemente en algunos medios,principalmente científicos y prensa especializada de tecnología, se habló de que los datos que facebook hizo públicos. Esta vez siendo un tema que va más allá de un “hack” o el caso “Cambridge”. Más bien, una empresa que en pro del desarrollo de tecnología más humanitaria estaba generando iniciativas para mejorar la información con la que como humanidad tomamos decisiones.

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Esta es la visión del centro de Data for Good de Facebook, la famosa red social con más de 2 mil millones de usuarios activos. De acuerdo al referente de este centro, Molly Jackman (FB Public Policy)  “Al analizar imágenes satelitales existentes y usando Inteligencia artificial los equipos de Facebook lograron crear los mapas de densidad poblacional más granulares a la fecha”-

Liga de video: https://www.facebook.com/watch/?v=1143199219065401

¡Muéstrame los mapas!

Sin más preámbulo ¿Qué podemos encontrar para México y en dónde?

La fuente que recomendamos es la siguiente: https://data.humdata.org/dataset/mexico-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates

En el contenido encontrarás archivos en CSV que pueden ser leídos con excel, R o python (los últimos 2 open-source) y también geoTiff que inicialmente sugerimos explorar con QGIS (También open-source o GRATUITO). La verdad el geoTIFF es el bueno para visualizar. Pero, esto depende del gusto del analista de datos.

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Iniciamos  buscando las imágenes de alta resolución y entrando al menú con una oferta de más de 14 archivos para México.  Para fines de este ejemplo usaremos los datos de “mujeres en etapa reproductiva” (la razón por la que Facebook decidió hacer este tipo de cortes con inteligencia artificial es porque busca detectar poblaciones donde los datos puedan generar impactos claves, para mayor explicación ver el vídeo)

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Excelente, ahora decidimos usar el geoTIFF de estos archivos y con un par de filtros en la paleta de colores de los puntos mapeados tendremos resultados como los siguientes:

Este tipo de información podría servirle a un gobierno, organizaciones sociales y operativos de rescate a mapear poblaciones elementales para iniciativas de salud. Por ejemplo hay casos documentados para algunos paises de África donde, a falta de censo oportunos, este tipo de información ha logrado segmentar las iniciativas de desarrollo económico en zonas de mayor impacto. Por otro lado con un ángulo más comercial, como el que tenemos por vocación en Datlas, empresas de higiénicos y medicamentos enfocados a este “clúster” de población pueden ser mejor ubicados con el aprovechamiento de estos datos.

Otro ejemplo es el de la base de datos de niños menores de 5 años.  Donde con datos de facebook podemos mapear a las poblaciones más vulnerables del del país. Aunque a simple vista se ven como puntos sin sentido en un mapa, si en un sistema GIS das zoom, cada punto está muy bien detallado a qué manzana o AGEB pertenece.

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Esto en caso de una catástrofe natural nos ayudaría a leer dónde está un grupo vulnerable qué atender con prioridad. Y bueno además del ojo social, desde un ángulo de observatorio comercial, una empresa de pañales podría capitalizar estos datos para generar estrategias de expansión o elasticidad de precios.

A opinión personal, nos gustaría ver en el futuro mapas de migrantes o distintas nacionalidades que residen en el país. Esto podría sensibilizar y ser propulsor de nuevas políticas públicas enfocadas en el contexto de fragilidad que actualmente hay en el mundo por estos temas de migración.

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En Datlas continuamos incrementando nuestro acervo de base de datos para aprovechar en nuestros sistemas de información.  Contamos con más de 10,000 bases de datos analizadas para entregar los mejores datos en nuestra plataforma web www.datlas.mx

Déjanos tu opinión de cómo piensas que estos datos podrían ser bien aprovechados y qué cuidado debemos tener al tratar con esta información. Si te gusto la columna te pedimos compartirla en tus redes sociales.

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas

Datlas en Workshop Coloquio Industria 4.0 de la UANL – Presentación AQUI –

¿Has escuchado de la Industria 4.0? ¿Te suena big data, inteligencia artificial, manufactura inteligente, smart cities, etc.? En esta columna te contaremos un poco de lo que se expuso en el evento anual que celebra la industria 4.0 en Nuevo León y nuestra participación como Datlas.

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La industria 4.0 es un término que se acuña en Alemania y se refiere a la tendencia que engloba la automatización e intercambio de datos en tecnologías de manufactura. Y es válido preguntarse que si estamos 4.0 ¿Cuáles fueron las anteriores?

 

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La respuesta es la siguiente. En la 1.0 tenemos a la mecanización y maquinaria de vapor. En la 2.0 todo lo relacionado a las líneas de producción en masa y la habilitación de electricidad. En la 3.0 los microchips y robótica hacen lo suyo automatizando proyectos. Y finalmente en la industria 4.0 tenemos sistemas conectados a una misma red inteligente que permite generar mayores eficiencias.

Más a fondo, la industria 4.0 tendrá algunas décadas de ejecución por su complejidad. Los temas tecnológicos que considera no tienen a los profesionistas necesarios para llevarlos acabo…aún.

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El Estado de Nuevo León, al norte de México y una de las potencias económicas del país, se ha pronunciado desde la triple hélice (Academia, Gobierno y empresas) por liderar esta tendencia.  Esto no se puede ejecutar de la noche a la mañana. La estrategia está publicada en el sitio: https://www.nuevoleon40.org/roadmap

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Si bien el modelo es ambicioso lo importante a destacar es que la responsabilidad del Gobierno, Empresas, Academia y sociedad está distribuida de manera balanceada. Las 4 secciones del plan tienen que avanzar a buen ritmo para que verdaderamente el plan se pueda concretar para Nuevo León.

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Este 1 de noviembre la gran casa de estudios de la Universidad Autónoma de Nuevo León auspició el evento titulado Workshop Coloquio Industria 4.0 .  Desde la caratula del evento nos damos cuenta que el espíritu del evento es educativo para prepararnos a los cambios disruptivos de esta tendencia.

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Como Datlas fuimos invitados a presentar un caso de investigación de big data el cuál titulamos “Tengo una idea ¿Dónde la úbico?” Donde hablamos de nuestra plataforma propietaria de mapas en www.datlas.mx

Te invitamos a conocer la presentación:

 

Es todo por esta columna y ayúdanos compartiendo esta columna con tus colegas para que conozcan más de la Industria 4.0

Equipo Datlas @TheDatlas

-Keep it weird-

Datos de Salud y Ciberseguridad – Una Charla con Hacking Health

Muchas de las nuevas tecnologías como blockchain, inteligencia artificial / machine learning o bases de datos gráficas forman parate del nuevo “hype” o tendencias que entusiasman a las nuevas startups para entrarle sin pensarlo.  Pero, sucesos recientes como los de Cambridge Analytics en Facebook nos deberían de hacer reflexionar si en lugar de invertir tiempo en estos “hype” deberíamos voltear a ver a los higiénicos de nuestras tecnologías: La ciberseguridad.

 

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Para ver el vídeo has click aqui.

Teniendo esto como punto de partida el día de ayer participamos en el panel de “Manejos de datos y seguridad en la información” convocado por la comunidad de Hacking Health Monterrey. En este participaron miembros de Codeando México, startups como Blooders, consultorías y miembros del área de salud de la UANL. Este evento tuvo lugar en el centro de internacionalización de la Universidad.

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Les compartimos 3 temas a destacar en esta conversación:

1) Hypes tecnológicos de entusiamos

Comenzó la charla con la consulta de qué tendencias TIC son las que generan mayor futuro o entusiasmo. Sin duda la mejor reflexión del panel fue que más que la tecnológia lo apasionante de usar alguna nueva tecnología como Blockchain o AI es la nueva manera de enfrentar un problema. Un error común para startups sin una visión clara es que se dejan llevar por cualquier nueva tecnología que se pone de moda. Lo peor es que muchas veces tratan de ejecutar una tecnología como “encriptación vía bloques de hashes” o “modelos estadísticos de machine learning” desde cero cuando ya existen plataformas muy buenas para integrar en la estrategia como BIGML .

2) Filosofía startups vs. controles de seguridad

Un argumento en contra de mejores prácticas para la seguridad en tecnología es que no aplica de la misma forma para todas las escalas. Muchas veces una startup tiene esta filosofía de “si no rompes cosas entonces no lo estás haciendo bien” siguiendo ejemplos como Uber o Theranos.  Y si de por sí comenzar un negocio con una buena propuesta de valor rentable es complicado, ahora imagínate lo complicado que sería si los controles de seguridad fueran muy estrictos o no estuvieran al alcance de todos por igual.

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3) Prácticas recomendadas alrededor de la ciber seguridad

Sin duda es complejo validar algún estándar de ciber seguridad en tecnología. En la actualidad en México el INAI es responsable de la legislación alrededor de privacidad de información. Pero por otro lado no facilitan plataformas o no hay un estándar específico de software alrededor del manejo de la mísma. Ya hay casos de buenas prácticas, tales como las del SAT con el timbrado de facturas o con la conectividad que tiene con los bancos para revisar el historial transaccional de los fiscalizados. El tema es que la tecnología es muy cara y compleja.

En la conversación del panel se sacó a relucir el estándar americando para información de salud HIPAA  que está basado en prácticas sencillas de seguridad a un alcance más realista para todos.

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Por otro lado, también les sugerimos revisar información alrededor de https , certificado de seguridad para transmisión de información en internet.  (cuando ves en el explorador este candado).

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Hasta aqui nuestra columna sobre el panel. En una reflexión personal nuevas tecnologías de seguridad llegarán y nuevas vulnerabilidades técnicas aparecerán. La conversación que debemos empezar a acompañar es la de “ética digital”. En siguientes blogs explicaremos en un sentido más amplio algunos dilemas del bien y el mal alrededor de este importante tema. Y cómo debemos a mejorar las propuestas educativas para volver a la comunidad de internautas más consciente sobre el manejo de su privacidad y la responsabilidad que hay detrás de los sitios web.

La ética digital acompañará la conversación sobre ciberseguridad este año

Keep it weird

Equipo Datlas

@TheDatlas

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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6 Tendencias tecnológicas que dominarán el 2018 (Blockchain, ética digital, antifraudes y más…)


Ya estamos en la 2da quincena del 2018  y ya hay en la calle carros que se conducen sólos, los niños pidieron lentes de realidad aumentada en Navidad o tal vez smartwatch  y robots en bares, cruceros y aeropuertos de tus siguientes vacaciones.

¿Este es el futuro o de qué se trata?

El fin de semana pasado fue el CES 2018 (Consumer electronic show) en las Vegas  y este evento siempre nos ayuda a empezar al año visualizando a qué le están apostando las empresas como el mercado. Junto con esto algunos reportes de Silicon Valley y Tel Aviv han dejado ver algunas startups que buscan el mercado del billón de dólares.

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Con base a nuestra investigación te nombramos las 6 tendencias de tecnología más relevante para este 2018.

  1.  Vehículos autónomos
  2. Datos e inteligencia artificial
  3. Ciberseguridad y antifraudes
  4. Gobernanza mediante Blockchain
  5. Nube (continúa vigente, pero más potente)
  6. Mayor ética en Redes Sociales y medios de publicidad

 

Pero este blog no se queda aqui, entramos a una mayor profundidad con cada uno de estos temas y te damos alguna de nuestras visiones:

6 tendencias en 2018 y sus propuestas

1 – La ética de los vehículos autónomos

Hint: Ya hay producciones en masa de sistema de carros autónomos, ahora los avances son hacia el software y la iniciativa necesaria para soportar este procesamiento de todos los sensores que requiere la conducción autónoma.

Lo más relevante: Ciudades como San Francisco están siendo completamente mapeadas por satélites y drones para registrar baches, árboles y hasta basureros. La finalidad es usar todos estos datos para complementar los motores de “ética” que conducirán a los autos

 

2 – Incrementando la “dataficación” en nuestras vidas, Datos e inteligencia artificial

Hint: La inteligencia artificial  se vuelve más robusta y al mismo tiempo está llegando a más sectores de forma más rápido (salud, logística, servicios al consumidor, bots de atención al cliente, entre otros.)

Lo más relevante: Hace un año IBM pivoteo los objetivos de su compañía hacia ser una empresa de Datos y hace unos días en el CES lo hizo Intel. Cada ves más empresas le apuestan a esta revolución y es que los datos allá fuera solamente van a crecer y requerir interfaces donde puedan ser procesadas y consumidas por humanos.

Ejemplo: Amazon Alexia, Google Home, Siri, etc.

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Fuente: https://www.businesswire.com/news/home/20180108006981/en/Intel-Partners-BMW-Nissan-SAIC-Motor-Volkswagen

 

3 – Ciberseguridad, ya tenemos tecnología y ahora ¿Cómo nos protegemos?

Hint: El año pasado hubo 3 atentados globales que afectaron millones de equipos, entre ellos algunos mensajes que secuestraban tu equipo y pedian un pago en bitcoins para proteger tu información. Los robos de datos de tarjetas en sitios de ecommerce se vuelve el día a día de muchos. En México  los fraudes por  contracargos sobrepasan los $2M diarios.

Lo más relevante: Las carreras en ciberseguridad se están volviendo la nueva norma en los departamentos de sistemas de facultades de ingeniería. Gobiernos y entidades militares están armando equipos robustos para protegerse de “hackeos” en páginas de gobierno. Proximamente será igual de oportunidad un equipo antihackeo que un batallón de soldados.

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Fuente: https://www.welivesecurity.com/2018/01/11/ces-2018-price-tech-dropping-kids-can/

 

4 – Democracia y gobernanza mediante Blockchain

Hint El mejor caso de éxito del Blockchain ha sido bitcoin que gana credibilidad día a día.  Ahora todos se preguntan qué más se puede hacer con un libro de registros impenetrable como lo es blockchain.

Lo más relevante: Este año saldrán a la luz fondos de inversión dedicados a proyectos que exclusivamente manejen la tecnología blockchain para aplicaciones distintas de criptomonedas. Se espera que haya bastante disrupción en trámites contables, sistemas de transacciones, registros de salud, seguridad en datos, entre otros.

Ejemplo: te dejamos uno de los ejemplos más claros para entender Bitcoin y blockchain.

 

5 – Apps inteligentes (conectado todo con la nube)

Hint: Entendimos el año pasado que la conexión a la nube desde nuestros celulares nos abre un mundo de posibilidades de procesamiento. Tal es el caso de Google Photos que promete almacenaje ilimitado gracias a este tipo de tecnologías

Lo más relevante: El valor de negocio de la nube se ha duplicado al agregar procesamientos de inteligencia a esta tecnología. Lo que quiere decir que antes estábamos limitados en procesamiento para sistemas robustos que permiten correr apps como Google Lens

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Fuente: http://www.aidanfinn.com/?p=20364

6 – Mayor responsabilidad en noticias de Redes Sociales y medios de publicidad

Hint Las “fake news” y la influencia en elecciones políticas ha sido los mayores temas de conversación con lo que se ha atacado a facebook últimamente. Bajo el compromiso de Zuckerberg, se buscará mejorar la forma de informar y discriminar con sistemas inteligentes, todo tipo de contenido sin el respaldo adecuado.

Lo más relevante: Ya startups de todo el mundo han aceptado el reto de desarrollar sistemas de detección de fraude con procesadores de  lenguaje natural (NLP). También los gobiernos de todo el mundo han levantado sus ciberdefensas para evitar campañas de proselitismo que vengan desde el extranjero durante tiempos de campañas.

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Es todo por la columna de hoy. Son nuestras 6 tendencias del 2018. Si te gustaron comparte y deja tus comentarios. No olvides suscribirte a nuestro demo gratis de Datlas si quieres conocer nuestra plataforma de datos para tu negocio.

 

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Saludos

Equipo Datlas

Referencias en esta investigación de Datlas:

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

 

Petición formal de español para Alexa

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

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

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

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

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

 

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Equipo Datlas