Googlism y la política de contratar no universitarios

¿Por qué Google no se preocupa por contratar a los mejores graduados universitarios?


Un logotipo de Google en neón se ve como los empleados trabajan en la nueva oficina de Google
Transparente, pero no lo suficientemente diverso. (Reuters / Mark Blinch)

Max Nisen - Quartz

Google ha pasado años analizando quién tiene éxito en la empresa, que se ha alejado de centrarse en los GPA, las escuelas de marca y los entrevistadores.
En una conversación con Tom Friedman del New York Times, el jefe de operaciones de personas de Google, Laszlo Bock, detalló lo que la compañía busca. Y cada vez más, no se trata de credenciales.

Los graduados de las mejores escuelas pueden carecer de "humildad intelectual"

Megan McArdle argumentó recientemente que los escritores demoran "porque tienen demasiados" A "en la clase de Inglés". A los jóvenes graduados con éxito se les ha enseñado a confiar en el talento, lo que los hace incapaces de fallar con gracia.

Google busca la capacidad de dar un paso atrás y abrazar las ideas de otras personas cuando son mejores. "Es" humildad intelectual. "Sin humildad, usted no puede aprender", dice Bock. "Las personas brillantes de éxito rara vez experimentan fracaso, por lo que no aprenden a aprender de ese fracaso".

Esas personas tienen una reacción desafortunada, Bock dice:

"Ellos, en cambio, cometen el error de atribución fundamental, que es si algo bueno sucede, es porque soy un genio. Si algo malo sucede, es porque alguien es un idiota o no he conseguido los recursos o el mercado se movió. ... Lo que hemos visto es que las personas que tienen más éxito aquí, que queremos contratar, tendrán una posición feroz. Ellos discutirán como el infierno. Serán fanáticos de su punto de vista. Pero entonces usted dice, 'aquí hay un hecho nuevo', y ellos dirán: 'Oh, bueno, eso cambia las cosas; tienes razón.'"

Las personas que lo logran sin haber ido a la universidad son a menudo los más excepcionales

Talento existe en tantos lugares que la contratación de los gerentes que dependen de algunas escuelas lo utilizan como una muleta y perdiendo. Bock dice:

"Cuando se mira a personas que no van a la escuela y hacen su camino en el mundo, son seres humanos excepcionales. Y debemos hacer todo lo posible para encontrar a esa gente. "

Muchas escuelas no cumplen lo que prometen, dice Bock, pero generan una tonelada de deuda a cambio de no aprender lo que es más útil. Es una "adolescencia extendida", dice.

La capacidad de aprendizaje es más importante que el coeficiente intelectual

Tener éxito en la academia no siempre es una señal de poder hacer un trabajo. Bock ha dicho anteriormente que la universidad puede ser un "entorno artificial" que condiciona un tipo de pensamiento. El CI es menos valioso que aprender sobre la marcha, Bock dice:

"Para cada trabajo, sin embargo, la cosa No. 1 que buscamos es capacidad cognoscitiva general, y no es IQ. Es la capacidad de aprendizaje. Es la capacidad de procesar sobre la marcha. Es la capacidad de reunir trozos dispares de información. Evaluamos que el uso de entrevistas estructuradas conductuales que validar para asegurarse de que son predictivos ".

Una entrevista de comportamiento, en contraste con los que piden a la gente para averiguar cuántas pelotas de tenis encajan en una cancha de tenis, podría preguntar cómo ha reaccionado a un problema particularmente difícil en el pasado. También pueden ayudar a encontrar personas que se ajusten a la definición de liderazgo de la empresa. No se trata de liderar un club en la escuela o un impresionante título anterior, dice Bock, sino la capacidad de intensificar y liderar cuando sea necesario.

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Tecnología en el mundo de la pizza

Empresas de tecnología pueden luchar para interrumpir el negocio de alimentos

Zume intenta reinventar el negocio de la pizza de América valuado en $ 34 mil millones de dólares, un robot a la vez

The Economist



Los parques de oficinas de Silicon Valley cuentan con muchas empresas que están tratando de cambiar el mundo. Pero hay mucho con metas más modestas. Zume Pizza, una pequeña empresa que se encuentra a pocos kilómetros de la sede de Google, quiere rediseñar la forma en que se hacen las pizzas. Zume ha programado robots para hacer pizzas que luego se ponen en una furgoneta y horneados cuando se lanzan hacia los clientes. Los hornos están programados para terminar de cocinar en sincronía con la llegada de los vehículos a su destino, por lo que los pasteles están siempre calientes.

En semanas recientes, espías de compañías rivales de pizzas y de empresas de entrega de alimentos han estado conduciendo en automóviles sin marcas tomando fotografías de la oficina y las furgonetas, dice Julia Collins, una de las cofundadoras de Zume. Para proteger su negocio, la startup ha patentado todo el proceso de cocinar alimentos en los hornos mientras un vehículo se está moviendo (la patente probablemente da a Zume una propiedad intelectual defendible, dice un abogado de patentes). La empresa sólo opera en Mountain View, pero tiene planes de expansión. Desde su fundación el año pasado, según informes, recaudó 6 millones de dólares de inversionistas, entre ellos Jerry Yang, un cofundador y ex jefe de Yahoo, un gigante de Internet.

Los empresarios de la tecnología no han ahorrado la industria alimentaria, pero su foco principal ha estado en los servicios de entrega. En realidad, hacer la comida representa una oportunidad más fresca. Las cadenas de restaurantes han tardado en invertir en tecnología porque el costo de la mano de obra suele ser bastante barato, dice John Glass, analista de Morgan Stanley, un banco. Han gastado dinero en pagos móviles y en pedidos en línea, pero hay margen para más innovación.

La interrupción de los alimentos no es fácil, sin embargo. El Melt, una cadena de comida rápida que se especializa en sándwiches de queso a la parrilla, se ha jactado de su tecnología patentada, incluida una "caja inteligente" que desarrolló con ex ingenieros de la NASA para mantener los sándwiches calientes durante las entregas. La cadena no ha tenido un gran éxito y ha sustituido a su jefe ejecutivo. Otro arranque, Hampton Creek, que ha recaudado más de 120 millones de dólares de los capitalistas de riesgo para crear una versión vegana y ambientalmente consciente de la mayonesa y otros productos básicos de la cocina, ahora se enfrenta a una investigación sobre si compró sus propios productos para inflarse Ventas (su CEO ha negado tal propósito).

Es totalmente posible que Zume haya anticipado la adopción eventual, extensa de los robots en restaurantes, junto con los nuevos sistemas para cocinar comidas. Pero las empresas emergentes enfrentan varios obstáculos para el éxito.

Escala es difícil de lograr. Zume puede no ser capaz de pagar muchos robots, que mueven las pizzas de una cinta transportadora en su oficina-cum-fábrica después de rociar con salsa de tomate. Los seres humanos todavía añaden las coberturas antes de que los pasteles entren en las furgonetas. Los robots cuestan alrededor de $ 100,000 cada uno, o el equivalente de contratar a dos empleados experimentados por un año, dice Alex Garden, otro co-fundador de Zume. Él calcula que comprarlos pagará rápidamente. Eso puede ser cierto, pero la estrategia de Zume es una estrategia de capital intensivo según los estándares de la mayoría de las compañías digitales; También posee todos sus vehículos.

La competencia es, por supuesto, feroz. Llevará mucho tiempo para Zume para hacer cualquier abolladura en la parte de marcas establecidas grandes. Las firmas más grandes, Domino's, Pizza Hut y Papa John's, han tomado en los últimos años rebanadas aún más grandes del mercado de las pizzas, que vale un estimado de 34.000 millones de dólares en Estados Unidos. Tales gigantes seguramente comenzarán a invertir en tecnología apropiadamente en el tiempo. Los servicios de entrega habilitados para la tecnología también tienen mucho peso. Uno de ellos, Postmates, recaudó recientemente alrededor de $ 140 millones.

Y reinventar los alimentos puede ser agotador. El producto de Zume tiene el sabor familiar de la pizza promedio. Pero los tecnólogos pueden hacer las cosas mal. Soylent, una startup que ofrece comidas que son populares entre los ingenieros que están demasiado ocupados codificación para comer, ha tropezado recientemente. Las algas que incluía en algunos de sus productos resultaron causar problemas de estómago. La comida puede ser un reino donde la gente no le importa quedarse atascado con la versión 1.0.

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Anulando la discriminación en el mundo digital

Solución de la discriminación en los mercados en línea
Ray Fisman y Michael Luca - Harvard Business Review


Edición de diciembre de 2016

A fines de la década de 1980, los profesores de derecho Ian Ayres y Peter Siegelman se propusieron saber si los negros y las mujeres obtuvieron los mismos tratos que los hombres blancos al comprar un automóvil nuevo. Ellos entrenaron a 38 personas-algunas blancas y otras negras, algunas masculinas y otras femeninas- para negociar una compra usando un guión fijo y descubrieron diferencias inquietantes: a través de 153 concesionarios, los compradores negros y femeninos pagaban más por los mismos coches que los blancos, Con las mujeres negras pagando más - en promedio, casi 900 dólares más que los hombres blancos. Aunque las conclusiones no fueron una sorpresa para la mayoría de la gente, y menos aún para los negros y las mujeres, fueron una demostración convincente de cuán discriminatorios pueden ser los mercados.

Avanzar una docena de años a los primeros días del comercio de Internet. Los empresarios estaban experimentando con ventas basadas en la web de todo, incluyendo automóviles. Los economistas Fiona Scott Morton, Florian Zettelmeyer y Jorge Silva-Risso analizaron este nuevo modo de vender automóviles y encontraron que eliminó la discriminación racial y de género que, también encontraron, persistió en las ventas de automóviles fuera de línea.

De hecho, la primera generación de mercados en línea, incluyendo eBay, Amazon y Priceline, hizo difícil para los vendedores discriminar. Las transacciones se llevaron a cabo con anonimato relativo. Un usuario puede negociar una compra sin proporcionar ninguna información de identificación hasta que el vendedor haya aceptado el acuerdo. Como dice una famosa historieta de Nueva York, "En Internet, nadie sabe que eres un perro".

Excepto que las plataformas -y ahora sus usuarios- saben si eres negro o blanco, masculino o femenino, humano o canino. Y la Internet se ha revelado recientemente como una fuente de discriminación, no como un fin a ella: con sus identidades descubiertas, los grupos desfavorecidos enfrentan muchos de los mismos desafíos que han enfrentado en el mundo off-line, a veces empeorado por la falta de Regulación, las fotos de la prioridad dan a la raza y el género, y el hecho de que los aspirantes a discriminadores pueden actuar sin confrontar personalmente a sus víctimas.

¿Qué pasó y qué podemos hacer al respecto?

El surgimiento de la discriminación digital

En los primeros días del comercio electrónico, comprar en línea a menudo requiere un salto de fe. Un vendedor de eBay en Florida podría publicar, por ejemplo, una tarjeta de béisbol de Topps para la temporada 1974 de Nolan Ryan con los Angeles de California, junto con una descripción de su condición. Un coleccionista en Massachusetts podría pujar por la vista de la tarjeta sin ser visto, sobre la base de esa descripción. Una tarjeta en estado de menta podría ser valorada en $ 60, pero un perro-oreja uno valdría sólo una fracción de eso. ¿Qué era para evitar que el vendedor de pasar de una tarjeta bien gastada como prístina? Muy poco: un estudio de los economistas Ginger Jin y Andrew Kato encontró que a principios de los años 2000, los comerciantes de eBay a menudo falsas representaciones de la calidad de las tarjetas de comercio de deportes.

El problema con el comercio electrónico temprano era que un lado del mercado tendía a saber cosas que el otro lado no tenía: la condición de una tarjeta de béisbol, la confiabilidad y el cuidado con que las mercancías serían empaquetadas, y así sucesivamente. Estos desafíos surgen en todos los mercados, pero fueron particularmente graves para las plataformas en línea, por dos razones principales. En primer lugar, es más difícil superar las asimetrías de información cuando no se puede sostener un producto en la mano. En segundo lugar, los vendedores en línea eran, casi por definición, nuevos en el negocio, ya que el negocio en sí había sido de alrededor de unos pocos años. No había marcas establecidas, como Sotheby's y Sears, para asegurar a los compradores que no serían engañados.

Con el tiempo, las revisiones de compradores y otros comentarios han permitido a los vendedores de comercio electrónico acumular reputación. Pero, ¿por qué detenerse en la recopilación de información cuando se podría extraer información tan potencialmente útil de las identidades de los compradores y los vendedores? Por ejemplo, Jefferson Duarte, Stephan Siegel y Lance Young, en un estudio sobre préstamos peer-to-peer de 2012, evaluaron la confiabilidad de los prestatarios potenciales después de ver fotografías de ellos. Resultó que las personas que "parecen dignas de confianza" eran más propensos a tener sus solicitudes de préstamo concedido. Más sorprendentemente, también eran más propensos a pagar los préstamos. La consecuencia fue que si este tipo de información fina pudiera ayudar a los participantes del mercado a evaluar las perspectivas de una transacción, tenía sentido proporcionarla.

En los sitios web de servicios que van desde freelance a paseo compartido a caminar perro, muchos vendedores ahora tienen discreción sobre quién hacer negocios con sobre la base de apariencia o incluso un nombre. La disponibilidad de tal información es específica de la plataforma, con algunos sitios preservando una cantidad justa de anonimato mientras que otros retroceden a las prácticas largamente prohibidas en los mercados off-line. Del mismo modo, en muchos sitios, incluyendo Etsy y CustomMade, los compradores potenciales no sólo ver los productos, sino también los nombres y fotos de los vendedores. Aunque tener detalles sobre posibles socios de transacciones puede hacer que la gente se sienta más cómoda, un creciente cuerpo de evidencia demuestra que facilita la discriminación.

El mercado de alquiler a corto plazo de Airbnb es un ejemplo de la aparición de la discriminación en los mercados en línea y las formas en que las decisiones de diseño influyen en el alcance de la misma. Cuando un posible inquilino busca listados, ve descripciones e imágenes tanto de la propiedad como del anfitrión. Y los anfitriones pueden ver los nombres -y en muchos casos las imágenes- de los potenciales inquilinos antes de aceptarlos o rechazarlos.

Uno de nosotros (Mike, trabajando con Benjamin Edelman y Daniel Svirsky) ha investigado la discriminación racial en Airbnb. En un estudio centrado en el mercado estadounidense, el grupo construyó 20 perfiles de usuario y envió solicitudes de alquiler a aproximadamente 6.400 hosts. Los perfiles y las solicitudes eran idénticos, excepto un detalle: el nombre del usuario. La mitad de los perfiles tenían nombres que (de acuerdo con los registros de nacimiento) son comunes entre los blancos, mientras que la mitad tenía nombres comunes entre los negros.

Las solicitudes con nombres de sonidos negros eran un 16% menos probables que las que tenían nombres de sonido blanco para ser aceptadas. Y la discriminación era generalizada, ocurriendo con listas baratas y caras, vecindades diversas y homogéneas, habitaciones en la propia vivienda del anfitrión y unidades separadas alquiladas por propietarios con listados múltiples. La mayoría de los anfitriones que rechazaron peticiones de perfiles de sonoridad negra nunca habían recibido a un huésped negro, lo que sugiere que algunos anfitriones son especialmente inclinados a discriminar por motivos de raza. (En respuesta a este estudio ya un creciente coro de críticas de usuarios y reguladores, Airbnb encargó a un grupo de trabajo para identificar maneras de reducir la discriminación, que propuso una serie de cambios en septiembre de 2016. Vamos a discutir los aspectos de las políticas anunciadas a continuación. )

Los investigadores han documentado la discriminación racial en una variedad de áreas en línea, desde los mercados laborales hasta las solicitudes de crédito y la vivienda. Está habilitado por dos rasgos: marcadores de raza, más obviamente fotografías pero también indicadores más sutiles, como nombres; Y la discreción por parte de los participantes en el mercado sobre los que realizan transacciones. Como veremos en la siguiente sección, ambas son opciones hechas por diseñadores de plataformas.

Otra característica del comercio en línea a veces, también contraintuitivamente, nutrido en lugar de suprimir la discriminación: el uso de algoritmos y grandes datos. Los resultados de búsqueda de Google sirve, los libros de Amazon sugiere, y las películas Netflix recomienda son todos los ejemplos de las máquinas de reemplazar el juicio humano imperfecto sobre lo que los clientes quieren. Es tentador asumir que la eliminación del juicio humano eliminaría el sesgo humano también. Pero ese no es el caso.

De hecho, la discriminación generada por algoritmos ocurre de formas que los humanos probablemente evitarían. En un estudio revelador, la profesora de ciencias de la computación Latanya Sweeney trató de entender el papel de la raza en los anuncios de Google. Buscó nombres afroamericanos comunes -como Deshawn y, bueno, Latanya- y registró los anuncios que aparecieron con los resultados. Luego buscó nombres, como Geoffrey, que son más comunes entre los blancos. Las búsquedas de nombres de sonido negro eran más propensas a generar anuncios que ofrecían la posibilidad de investigar posibles registros de arrestos.

Por supuesto, Google no se propuso mostrar anuncios de arresto-registro a las personas que buscaban nombres afro-americanos. Eso sucedió porque un algoritmo "decidió", sobre la base de búsquedas anteriores, que alguien que busca "Deshawn" es más probable que alguien que busca "Geoffrey" haga clic en un anuncio relacionado con arrestos (y por lo tanto genere ingresos para Google). Es decir, la elección fue hecha, si involuntariamente, por los diseñadores de algoritmos de Google.

Hacia un diseño de mercado más inteligente

Las plataformas, incluso cuando están en la misma industria, a menudo difieren en sus características de diseño, lo que puede conducir a diferentes niveles de vulnerabilidad a la discriminación. Tome la decisión de si y cuando publicar imágenes de usuario. Uber no proporciona a los conductores fotos de pasajeros potenciales, pero su competidor Lyft lo hace. Esto hace que Uber sea menos vulnerable que Lyft a la discriminación por parte de los conductores. Del mismo modo, la página principal de resultados de búsqueda del mercado de alquiler de vacaciones HomeAway muestra sólo fotos de la propiedad de alquiler y retiene las fotos de acogida hasta una página posterior (si se muestra en absoluto), mientras que Airbnb requiere que los anfitriones incluyen fotos de sí mismos en su Página principal de resultados de búsqueda.

Las empresas también tienen diferentes enfoques para investigar la posible discriminación y tomar medidas correctivas. Por ejemplo, eBay trabajó con un equipo de psicólogos sociales para explorar si los vendedores masculinos obtienen precios más altos que los vendedores femeninos por artículos similares (lo hacen). Más comúnmente, sin embargo, las empresas evitar el problema. Aunque muchos ejecutivos reconocen que existe discriminación y expresan interés en reducirla, hemos visto pocos esfuerzos serios como eBay para medir su alcance. Así que los investigadores que buscan estudiar la discriminación en línea deben ejecutar sus propios experimentos o raspar datos decididamente imperfectos de los sitios web. (Y sabemos de casos en los que los abogados de la compañía han ido tras esos esfuerzos en un intento de bloquear la investigación relacionada con la raza).

El sesgo generado por el algoritmo ocurre de manera que los humanos probablemente evitarían.

Incluso las empresas con las mejores intenciones no pueden elegir el mejor enfoque para combatir la discriminación, porque, a nuestro conocimiento, no existe un sistema para pensar a través de las opciones de diseño disponibles y sus implicaciones. Nuestro objetivo en lo que sigue es ofrecer un marco para las empresas que quieren diseñar y gestionar un mercado próspero, minimizando al mismo tiempo el riesgo de discriminación.

No esperamos que cada diseñador del mercado tome las mismas decisiones. Al igual que los competidores hacen diferentes opciones de diseño sobre otras situaciones (por ejemplo, Lyft deja que los jinetes pasen por su aplicación, pero Uber no), harán diferentes opciones sobre enfrentar la discriminación; Entre otras razones, imponen primas diferentes para evitar la discriminación (aunque creemos que las plataformas deben mantenerse a un alto nivel en este sentido). Nuestro objetivo es ayudar a los diseñadores a considerar plenamente las implicaciones y los compromisos de sus opciones de diseño.

A continuación ofrecemos dos principios rectores para plataformas que luchan con este reto de diseño de mercado. A continuación, evaluamos cuatro opciones de diseño que pueden afectar la discriminación.

Principio 1: No ignorar el potencial de discriminación.

Las plataformas deben comenzar con un seguimiento más cuidadoso. Actualmente, la mayoría no conoce la composición racial y de género de sus participantes en la transacción. Un informe regular (y una auditoría ocasional) sobre la raza y el género de los usuarios, junto con las medidas del éxito de cada grupo en la plataforma, es un paso necesario (aunque no suficiente) para revelar y afrontar cualquier problema. Puede arrojar luz sobre las áreas donde la discriminación es un problema y revelar el progreso en el tiempo. También puede ser un primer paso de buena fe para reducir la discriminación. Por ejemplo, Airbnb debe informar regularmente sobre las tasas de aceptación de invitados que se desglosan por factores como la raza y el género. Hacer pública esta información ayudaría a aumentar la conciencia del usuario y del regulador y mantener la presión sobre las compañías para que traten seriamente los problemas de discriminación que surgen a medida que sus plataformas evolucionan. (La divulgación pública de datos relacionados con la discriminación es una dimensión en la que las políticas anunciadas por Airbnb son muy cortas, pero es necesario para asegurar que los objetivos amplios y loables de la compañía se traduzcan en resultados concretos).

Principio 2: Mantenga una mentalidad experimental.

Las plataformas deben hacer lo que mejor hacen, experimentar. Empresas como Facebook, Yelp, y eBay han horneado el pensamiento experimental en su desarrollo de nuevos productos y características. Para probar opciones de diseño que pueden, junto con otras intervenciones, influir en el grado de discriminación, las empresas deben realizar ensayos controlados aleatorios. Airbnb debe ser aplaudido por un reciente experimento de retención de fotos de acogida de su página principal de búsqueda de resultados para explorar los efectos en los resultados de la reserva (aunque no ha hecho públicos los resultados).

Decisión de diseño 1: ¿Está proporcionando demasiada información?

En muchos casos, el cambio más simple y eficaz que puede hacer una plataforma es retener información de usuario potencialmente sensible, como la raza y el género, hasta después de que se haya acordado una transacción. Algunas plataformas, incluyendo Amazon y eBay, ya lo hacen. Para muchos otros, sin embargo, significaría apartarse de la forma en que hacen negocios. Un ejecutivo de una plataforma con una valoración de mil millones de dólares nos dijo que su firma nunca consideraría la eliminación de fotos o nombres.

Además de elegir qué información revelar, las plataformas eligen lo más destacado para hacerlo. Y un gran cuerpo de evidencia ha demostrado que la relevancia importa. En algunas plataformas, por ejemplo, los costos de envío están separados de, y menos destacados, que el precio base. En un experimento influyente, los economistas Jennifer Brown, Tanjim Hossain y John Morgan demostraron que en esta situación, un precio base más bajo aumenta la posibilidad de que un artículo se venda, incluso cuando está compensado por una carga de envío más alta. En otras palabras, un cliente está influenciado no sólo por la información que ve pero también por la información que es más prominente.

Para ver cómo se puede aplicar esta información, recuerde la comparación de Airbnb, que muestra las fotos del host en su página principal de búsqueda y HomeAway, que no. (En septiembre, Airbnb declaró que probará formas alternativas de presentar fotos y otra información relevante para la carrera, aunque no se comprometió a detalles específicos.) Al reducir la importancia de la raza, las plataformas podrían reducir la discriminación.

Decisión de diseño 2: ¿Podría automatizar aún más el proceso de transacción?

Al usar Uber, usted golpea ligeramente la pantalla para pedir un paseo; Sólo después de confirmar que usted aprende que le recogerá. En teoría, puede cancelar si no le gusta la calificación del conductor o su aspecto. Pero eso requiere esfuerzo, y este pequeño "costo de transacción" probablemente sea suficiente para disuadir a la mayoría de las cancelaciones basadas en las miradas. Uber podría haber permitido a los corredores ver al conductor antes de confirmar o cancelar, pero decidió no hacerlo.

Tener transacciones se producen antes de la raza y el género se revela hace que sea más difícil para las personas a discriminar. Considere la característica Airbnb conocida como "libro instantáneo", diseñada para hacer la reserva más simple y más conveniente. Un anfitrión que lo utiliza permite a los inquilinos reservar su propiedad sin haberla aprobado por primera vez. El libro instantáneo es una característica de opt-in: Los propietarios deben registrarse para ello. La investigación ha demostrado que el sesgo predeterminado es fuerte: la mayoría de los hosts utilizarán cualquier opción configurada como predeterminada. Si Airbnb cambió su predeterminado a libro instantáneo, lo que requiere que los anfitriones opten activamente por salir de él, la discriminación muy probablemente será disminuida. La compañía podría incluso considerar hacer que los anfitriones paguen por el privilegio de revisar a los clientes, por ejemplo, podría cobrar una prima por optar por salir del libro instantáneo. (En septiembre la compañía anunció que aceleraría el uso del libro instantáneo, aunque no especificó cómo lo lograría.)

Creemos que el aumento de la automatización y los incentivos económicos estándar, cuidadosamente implementados, podrían reducir la discriminación y, al eliminar algunos de los vaivenes necesarios para completar una transacción, aumentar los beneficios en una variedad de plataformas.

Decisión de diseño 3: ¿Podría hacer las políticas de discriminación más importantes?

En un estudio de 2012, el equipo de investigación de Lisa Shu, Nina Mazar, Francesca Gino, Dan Ariely y Max Bazerman se dispuso a probar si algo tan simple como la ubicación de una firma en un formulario podría afectar la honestidad. Observaron que a menudo se pide a las personas que llenen información y luego firmen al final para dar fe de su veracidad. Se preguntaban si las personas tendrían menos probabilidades de engañar si firmaron al principio de la forma, antes de llenarla. De hecho, firmar en la parte superior llevó a menos engaño en un experimento de laboratorio y un experimento del mundo real con una compañía de seguros de auto. También trabajó en el contexto de las declaraciones de impuestos.

Hay una lección aquí para los mercados: Si quieres que la gente haga algo, piense cuidadosamente sobre cuándo debe pedirles. La mayoría de las plataformas tienen políticas que prohíben la discriminación, pero están enterradas en letra pequeña. Por ejemplo, los anfitriones de Airbnb deben acordar no discriminar, pero lo hacen al firmar primero para ser un propietario. En el momento en que un anfitrión está decidiendo si aceptar a un arrendatario potencial, ella probablemente ha olvidado ese acuerdo. Los mercados podrían presentar políticas antidiscriminatorias en un momento más relevante y el acuerdo del anfitrión de no discriminar ocurrirá durante el proceso de transacción real. Algunas personas seguirían violando las políticas, por supuesto, pero eso requeriría una elección mucho más consciente.

Decisión de diseño 4: ¿Deberían sus algoritmos ser conscientes de la discriminación?

Las opciones de diseño también determinan hasta qué punto un algoritmo conduce a la discriminación. Hasta ahora, muchos diseñadores de algoritmos han ignorado factores como la raza y el género y sólo esperaban lo mejor. Pero en muchos casos la probabilidad de que un algoritmo alcance inadvertidamente la igualdad es esencialmente cero; Recuerde cómo los algoritmos de Google manejaban anuncios para registros de arrestos.

Si un diseñador de algoritmos se preocupa por la imparcialidad, necesita hacer un seguimiento de cómo la raza o el género afecta la experiencia del usuario y establecer objetivos explícitos. ¿Quiere asegurarse de que los clientes negros no sean rechazados a tasas más altas que los clientes blancos? ¿A las mujeres se les ofrecen los mismos precios que a los hombres?

Google ajustó su algoritmo en respuesta al estudio del arresto-registro, pero las compañías pueden supervisar y responder proactivamente a tales problemas. Esto podría conllevar una compensación por la discriminación de algunos usuarios. Por ejemplo, supongamos que Uber se dio cuenta de que algunos pasajeros daban constantemente calificaciones bajas a los pilotos negros que recibían cinco estrellas de la mayoría de sus otros pilotos. La compañía podría infraponderar las calificaciones de aquellos pasajeros -que se han revelado discriminatorios- al calcular los resultados de retroalimentación global de los conductores negros.

Una lección de Orquestas Sinfónicas

Las plataformas existen en un contexto social más amplio, por supuesto; No podemos crear un mundo ciego y de género simplemente diseñando plataformas que sean menos aptas para facilitar la discriminación. Y sería ilusorio pensar que todos los diseñadores de plataformas aspiraron a ese objetivo; A veces, la discriminación es buena para los negocios. Cuando ese es el caso, sólo podemos apelar al sentido de responsabilidad empresarial de los líderes empresariales o esperar que intervenga la regulación gubernamental.

Pero hay muchos casos en los que la idea de "hacer bien al hacer el bien" se mantiene - los tiempos en que las empresas de la plataforma podrían reducir la discriminación a un bajo costo o incluso aumentar las ganancias. También es posible que algunas empresas iluminadas puedan iniciar un ciclo virtual que obligue a un mejor comportamiento de otros participantes en el mercado.

Considere cómo se cumplió el desafío de crear diversidad en las orquestas sinfónicas de los Estados Unidos. A mediados de los años sesenta, menos del 10% de los músicos de las "cinco grandes" orquestas estadounidenses (Boston, Filadelfia, Chicago, Nueva York y Cleveland) eran mujeres. En los años setenta y ochenta, como parte de una iniciativa de diversidad más amplia, los grupos cambiaron sus procedimientos de audición para eliminar posibles sesgos. En lugar de realizar audiciones cara a cara, sentaron a músicos detrás de una pantalla u otro divisor. En un estudio de 2000, los economistas Claudia Goldin y Cecilia Rouse encontraron que la pantalla aumentó el índice de éxito de las mujeres músicas en un 160%. De hecho, atribuyeron aproximadamente una cuarta parte de la mayor diversidad de género de las orquestas a este sencillo cambio. Y con la selección basada más directamente en la habilidad musical, las orquestas estaban indudablemente mejor.

Cuando leímos por primera vez este estudio, hace muchos años, estábamos intrigados por la rara visión que proporcionaba sobre los efectos de la discriminación y por el enorme impacto de un pequeño cambio. Pero la solución se sentía frustrantemente contextual. Era difícil imaginar interacciones entre compradores y vendedores, o entre empleadores y candidatos a empleo, entre hombres y mujeres.

La era en línea ha cambiado eso. Al principio, fuimos testigos del potencial de Internet para crear mercados libres de consideraciones de raza, género y edad. Ahora hemos evolucionado lo suficiente como para que los diseñadores de plataformas puedan elegir dónde y cuándo colocar pantallas virtuales. Esperamos que usen ese poder para crear una sociedad más inclusiva.

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Silicon Valley: Empresas de IA cosechan personal de las univesridades

Inteligencia artificial
Bebés de millones de dólares

Mientras Silicon Valley lucha por el talento, las universidades luchan por aferrarse a sus estrellas
The Economist



Que un programa de computadora puede golpear repetidamente al campeón del mundo en Go, un juego de mesa complejo, es un golpe de estado para el campo de rápido movimiento de la inteligencia artificial (AI). Otro juego de alto riesgo, sin embargo, se está llevando a cabo entre bastidores, ya que las empresas compiten para contratar a los expertos más inteligentes de la IA. Gigantes de la tecnología, incluyendo Google, Facebook, Microsoft y Baidu, están compitiendo para expandir sus actividades de IA. El año pasado gastaron unos 8.500 millones de dólares en ofertas, dice Quid, una firma de datos. Eso fue cuatro veces más que en 2010.

 En el pasado, las universidades empleaban a los mejores expertos en AI del mundo. Ahora las empresas de tecnología están saqueando los departamentos de robótica y aprendizaje automático (donde las computadoras aprenden de los propios datos) para los profesores y estudiantes de mayor vuelo, atrayéndolos con grandes salarios similares a los que obtienen los atletas profesionales.

El año pasado, Uber, una firma de taxis, reclutó a 40 de los 140 empleados del Centro Nacional de Ingeniería de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon y creó una unidad para trabajar en automóviles autodirigidos. Eso atrajo los titulares porque Uber había prometido anteriormente financiar la investigación en el centro antes de decidir en lugar de pelar su personal. Otras firmas buscan talento más silenciosamente, pero con la misma obstinación. La migración al sector privado sorprende a muchos académicos. "Ni siquiera puedo mantener a mis estudiantes de posgrado", dice Pedro Domingos, un profesor de la Universidad de Washington que se especializa en aprendizaje de máquinas y ha tenido ofertas de trabajo de empresas de tecnología. "Las empresas están tratando de contratarlos antes de que se gradúen".

Los expertos en aprendizaje automático son los más demandados. Las grandes empresas de tecnología lo utilizan en muchas actividades, desde tareas básicas como el filtrado de spam y una mejor orientación de los anuncios en línea, hasta emprendimientos futuristas como automóviles autodirigidos o escaneo de imágenes para identificar enfermedades. A medida que los gigantes tecnológicos trabajan en características como la tecnología de asistente personal virtual, para ayudar a los usuarios a organizar sus vidas, o herramientas para facilitar la búsqueda a través de fotografías, dependen de los avances en el aprendizaje automático.

Las inversiones de las firmas tecnológicas en esta área ayudan a explicar cómo una reunión arcano, una vez en el mundo, la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural, celebrada cada diciembre en Canadá, se ha convertido en la Davos de la IA. Los participantes van a aprender, ser vistos y ser cortejados por los jefes que buscan talento. La asistencia se ha triplicado desde 2010, alcanzando los 3.800 el año pasado.

No existen estadísticas confiables para mostrar cuántos académicos se están uniendo a compañías de tecnología. Pero existen indicaciones. En el campo del "aprendizaje profundo", donde las computadoras extraen información de grandes conjuntos de datos utilizando métodos similares a las redes neuronales de un cerebro humano, la proporción de trabajos escritos por autores con alguna afiliación corporativa ha aumentado considerablemente.


Las empresas de tecnología no siempre han dedicado tanta atención y recursos a los expertos en IA. El campo fue ignorado y subfinanciado durante el "invierno de IA" de los años 80 y 90, cuando los acercamientos de moda a la IA no pudieron emparejar su promesa temprana. El auge de la máquina de aprendizaje comenzó en serio cuando Google comenzó a hacer ofertas centradas en la IA. En 2014, por ejemplo, compró DeepMind, el inicio de la victoria de la computadora en Go, de investigadores en Londres. Se rumoreaba que el precio sería de unos 600 millones de dólares. Alrededor de entonces, Facebook, que también esperaba comprar DeepMind, inició un laboratorio centrado en la inteligencia artificial y contrató a un académico de la Universidad de Nueva York, Yann LeCun, para dirigirla.

Las firmas ofrecen a los académicos la oportunidad de ver sus ideas llegar rápidamente a los mercados, lo que a muchos les gusta. Los empleos del sector privado también pueden liberar a los académicos de la incertidumbre de obtener subvenciones para la investigación. Andrew Ng, que dirige la investigación de AI para el gigante chino de Internet Baidu y solía enseñar a tiempo completo en Stanford, dice que las empresas de tecnología ofrecen dos cosas especialmente atractivas: mucha potencia informática y grandes conjuntos de datos. Ambos son esenciales para el aprendizaje moderno de la máquina.

Todo lo que está en el bien, pero la juerga de contratación también podría imponer costos. Una es que las universidades, incapaces de ofrecer salarios competitivos, serán dañadas si demasiadas mentes brillantes son atraídas permanentemente o distraídas de la sala de conferencias por los compromisos con empresas de tecnología. Países enteros también podrían sufrir. La mayoría de las grandes firmas tecnológicas tienen su sede en América; Lugares como Canadá, cuyas universidades han estado a la vanguardia del desarrollo de AI, podrían ver poco beneficio si su personal más brillante desaparece a las empresas más allá de la frontera, dice Ajay Agrawal, profesor de la Universidad de Toronto.

Otro riesgo es si la experiencia en AI se concentra desproporcionadamente en unas pocas empresas. Las empresas de tecnología hacen públicas algunas de sus investigaciones a través del código abierto. También prometen a los empleados que pueden escribir artículos. En la práctica, sin embargo, muchos hallazgos rentables no son compartidos. Algunos se preocupan de que Google, la empresa líder en el campo, podría establecer algo cercano a un monopolio intelectual. Anthony Goldbloom de Kaggle comparte la preeminencia de Google en IA con la concentración de científicos talentosos que trabajaron en el Proyecto Manhattan, que produjo la bomba atómica de Estados Unidos.

¿Listo para la cosecha?

La amenaza de una sola empresa que tiene demasiada influencia sobre el futuro de la IA llevó a varios jefes de tecnología, incluyendo a Elon Musk de Tesla, a comprometerse en diciembre a gastar más de mil millones de dólares en una iniciativa sin fines de lucro, OpenAI, Público de investigación. Se supone que combinar el enfoque de la investigación de una universidad con las aspiraciones de una empresa real del mundo. Se espera atraer a los investigadores para producir hallazgos y documentos originales.

Si las empresas tecnológicas, en lugar de las universidades, están mejor situadas para realizar progresos generales en la IA, es motivo de debate. Andrew Moore, decano del departamento de informática de la Universidad Carnegie Mellon, se preocupa por el potencial de un problema de "semilla de maíz": que las universidades podrían un día carecer de personal suficiente para producir futuros cultivos de investigadores. Como malo, con menos gente haciendo pura investigación académica, compartiendo ideas abiertamente o trabajando en proyectos con horizontes de tiempo de décadas, los futuros avances también podrían ser atrofiados.

Pero tales riesgos no se materializarán necesariamente. El dinero extra que se ofrece en AI ha excitado a nuevos estudiantes a entrar en el campo. Y las empresas de tecnología podrían ayudar a hacer aún más para desarrollar y reemplazar el talento, por ejemplo, dotando más profesores y ofreciendo más becas a los investigadores. Las empresas de tecnología tienen el dinero para hacerlo, y la motivación. En Silicon Valley es el talento, no el dinero, el recurso más escaso.

Corrección: Este artículo ha sido enmendado para dejar claro que los $ 8,5 mil millones gastados por las empresas de tecnología estaban en acuerdos y no incluían el dinero gastado en investigación y contratación.

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Facebook debe parar de ser una propaladora de falsas noticias

Independientemente de su influencia en las elecciones, Facebook necesita cambiar

La red social puede no querer ser una compañía de medios, pero debe sellar falsas noticias.




De Jamie Condliffe - MIT Technologu Review

Las elecciones presidenciales de 2016, más que ninguna otra antes de ella, jugaron en las redes sociales. Ahora, Facebook tiene que lidiar con una reacción de los votantes que culpan a sus falsas noticias por el resultado, pero si están bien o mal, la red social debe responder al problema.

Los críticos dicen que al promulgar noticias falsas y engañosas, Facebook lavó el cerebro a los votantes para elegir a Donald Trump como presidente. Y debido al efecto de eco-cámara de la red social, los del otro lado no estaban conscientes de la convicción con la que muchos apoyaban a Trump.

Es cierto que Trump se benefició durante la carrera de la forma en que los medios sociales pueden evadir el escrutinio. "Trump fue capaz de sacar su mensaje de una manera que fue muy influyente sin someterse a los tipos habituales de controles de calidad que asociamos con llegar al público en masa", explicó Ed Wasserman, decano de la Escuela de Periodismo de la UC Berkeley, a Bloomberg. "Usted tenía todo un conjunto de medios de comunicación que tienen influencia sin realmente tener autoridad. Y los medios de comunicación que hablaron con autoridad ... realmente no tuvieron la influencia ".

Trump incluso explicó durante el fin de semana que los medios sociales eran fundamentales para su campaña. "El hecho de que tenga tal poder en términos de números con Facebook, Twitter, Instagram, etc.-Creo que me ayudó a ganar todas estas carreras donde están gastando mucho más dinero del que gasté", dijo durante una entrevista En los 60 minutos de CBS el domingo.

La cuestión más polémica es si las noticias verdaderamente ficticias también jugaron un papel en el balanceo de las elecciones a favor de Trump. Historias que afirman que Hillary Clinton era una traficante de armas, o que Donald Trump fue respaldado por el Papa, por ejemplo, eran fabricaciones completas. Pero como lo nota Wired, la gente las lee. Y seguramente muchos creían que eran hechos.

Mark Zuckerberg, sin embargo, es inflexible que no decidieron la elección, una posición que ahora se habla de dos veces. La semana pasada, afirmó que "la idea de que las noticias falsas en Facebook ... influyeron en la elección de alguna manera es una idea bastante loca". Y durante el fin de semana publicó una larga nota explicando que "de todo el contenido en Facebook, más Que el 99 por ciento de lo que la gente ve es auténtico ". Esto, afirma," hace extremadamente improbable que los engaños hayan cambiado el resultado de esta elección ".

La cuestión de si esas noticias tienen un impacto tiene comentaristas luchando por una toma caliente que viene abajo en un lado u otro. La revista New York afirma que Trump ganó debido a noticias falsas en Facebook. Recode dice que "si estás culpando a Facebook por los resultados de las elecciones presidenciales, eres un idiota".

Tampoco tiene razón.

Es indudable que tales historias habrán dado forma a algunas opiniones. También es el caso de que la gente consume medios de fuentes distintas de Facebook. La verdad es que Facebook solo no produjo la victoria de Donald Trump.

El furor, sin embargo, trae una cosa en gran alivio: Facebook necesita resolver su problema de noticias falsas. Las protestas de Zuckerberg de que Facebook no es y no será una compañía de medios parecen más difíciles de aceptar cuando continúan entregando tal contenido abiertamente falaz.

Como Sam Biddle lo pone en una pieza para The Intercept: "Puedes culpar a Facebook por la victoria de Trump, o no. Pero por lo menos, debemos exigirles una cierta responsabilidad por su papel en la difusión del actual mar tóxico de la desinformación deliberada y el caos no factual ".

Afortunadamente, el New York Times sugiere que algunos altos ejecutivos de Facebook están preocupados por la influencia de la compañía. Zuckerberg ha afirmado, algo vagamente, que la red social "seguirá trabajando" bloqueando las noticias falsas, aunque parecía retroceder incluso de eso, diciendo que quiere "proceder con mucho cuidado" porque "identificar la" verdad "es complicado. "

Él tiene razón, por supuesto. Pero cuando usted está en control de uno de los conductos primarios a través del cual más de mil millones de personas reciben noticias e información, las cosas no siempre pueden ser simples. Es hora de subir a la marca, Mark.

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Silicon Valley llama a la secesión de California

La llamada de Silicon Valley a la secesión muestra cómo está fuera de tacto

Clamando por que California abandone los Estados Unidos es poco mejor que el plan de Donald Trump de construir un muro fronterizo con México.

Por Jamie Condliffe - MIT Technology Review

Silicon Valley tiene razón de ser sacudido por la elección de Donald Trump a la presidencia. Pero algunos en el Valle ahora están sugiriendo que California se separe de los Estados Unidos - una respuesta de mentalidad pequeña y de rodilla que una comunidad de empresarios y capitalistas de riesgo debería saber mejor que abrazar.

Bloomberg y el New York Times dicen que "Silicon Valley bobinas" después de su elección. Eso es comprensible. Las opiniones en la industria de la tecnología ciertamente están en desacuerdo con el sentimiento público que impulsó Trump a la victoria. Tienden a adoptar el intelecto global, la fabricación en el extranjero y la banca extraterritorial, todo lo cual va en contra de la cosmovisión de Trumpian. Y el voto populista claramente se alzó contra las élites costeras acumulando fortunas mientras creaba pocos nuevos empleos.

Las tensiones entre la industria y el gobierno entrante que nunca existió con Obama en el cargo son inevitables.


¿No está contento con los resultados de la elección? La secesión no es la respuesta.

Para estar seguro, Trump harry empresas de tecnología en California, el noroeste del Pacífico, y en otros lugares. Probablemente perseguirá a Amazon por demandas antimonopolio, perseguirá pagos de impuestos de empresas como Microsoft y Google, y podría intentar detener la adquisición de Time Warner por parte de AT & T. La duplicación de temas como la inmigración, el comercio y otras preocupaciones más directamente relacionadas con la tecnología, tales como el cifrado y la privacidad, harán reventar las plumas del mundo tecnológico.

Pero hay murmullos de algunos miembros de la élite del Silicon Valley, entre ellos el cofundador de Hyperloop Shervin Pishevar, que el estado de California debe separarse de los Estados Unidos. Incluso tiene un nombre vago: Calexit.

Claro, California podría fácilmente hacerlo solo. Es ciertamente bastante rica: según la Oficina de Análisis Económico de Estados Unidos, tenía un producto bruto del estado de $ 2.5 billones en 2015. Eso hace que sea la sexta economía más grande del mundo.

Pero la propuesta de salir de Estados Unidos es una respuesta inmadura a un problema adulto. En realidad, la sugerencia es poco mejor que el sentimiento "nosotros y ellos" que sustenta el deseo cuestionable de Trump de construir un muro entre América y México. Silicon Valley ya ha creado enormes tensiones dentro de su propio estado; Una astilla podría exacerbar esos problemas y dañar a Estados Unidos también.

El futuro de los tecnólogos parece incierto, y su relación con el gobierno está a punto de cambiar. Calexit, sin embargo, no es la respuesta. "No, no es la retórica de Donald Trump (aunque dijo algo similar durante su discurso de aceptación)." No, no es la retórica de Donald Trump. En realidad, es una cita del memo de Tim Cook al personal de Apple ayer.

Hay algunas voces cuerdas en Silicon Valley. La industria de la tecnología estaría bien servida para prestarles atención, en lugar de construir muros propios.

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Apple reduce su planta por alta competencia

Quince años no es nada, pero ahora Apple se achica
Parece simple: se venden menos iPhones y la compañía encuentra mucha competencia en China. Pero las raíces de esta contracción pueden rastrearse hasta 2001

Ariel Torres
LA NACION



Steve Jobs en 2005, en la presentación de una nueva generación de iPod

Estos días se supo que, por primera vez en 15 años, las ganancias de Apple decayeron. Varias personas me dijeron que esto con Steve Jobs no habría pasado. En mi opinión, es exactamente al revés. Esto está ocurriendo en gran medida a causa de Jobs. Para entenderlo hay que ir a ver lo que ocurría hace tres lustros. El viaje resultará inquietante. Sobre todo para los que creen que pueden anticipar el porvenir tecno.


Quince años atrás aparecían dos productos que devendrían en íconos. El 23 de octubre de 2001 Apple presentaba el iPod. Dos días después Microsoft lanzaba Windows XP, el más longevo de sus sistemas operativos; fue estándar durante más de 11 años, cuando logró ser desplazado por Windows 7, y todavía está presente -aún discontinuado- en unas 200 millones de computadoras.

La serie de eventos que siguieron a estas dos apariciones estelares demuestran que en tecnología un pequeño error de paralaje termina derivando, luego de pocos años, en cambios abismales.


El iPod original de 2001

Con Windows XP Microsoft alcanzaba la cima en el mercado de la computadora personal, cuya supremacía parecía, en ese momento, eterna. Pero nada es eterno. Por su parte, Apple, que había salido de terapia intensiva un par de años antes, era una caricatura de aquella orgullosa startup que había desafiado al gigante IBM con la Macintosh y un inolvidable aviso dirigido por Riddley Scott. Bill Gates, cofundador de Microsoft, fue más astuto. En lugar de retar al Goliat se asoció con él y de esa forma contribuiría a su debacle desde adentro.

Exactamente 20 años después (la PC sale en 1981; la Mac en 1984), los resultados están a la vista. Microsoft se quedó con todo y es el nuevo Goliat. Apple a duras penas respira por sí sola y en 1998 lanza unas computadora translúcidas y coloridas que la ponen de nuevo en carrera. En 2001 está ganando dinero otra vez. Entonces, desde su lugar de confort, Microsoft comete un pequeño, imperceptible error. Gates se ha bajado del cargo de director ejecutivo (CEO) justo el año anterior y al timón se encuentra ahora Steve Ballmer. El nuevo CEO decide continuar con el rumbo que se había probado tan exitoso. El timón no se mueve ni un milímetro. El éxito de XP será en gran medida un espejismo.

Apple toma una decisión que parece irrelevante: se mete en el trillado e ingrato mercado de los reproductores portátiles de música, en el que han participado sin éxito desde pequeñas y medianas (Creative Labs, Diamond Multimedia) hasta gigantes (Sony). Como lo haría una y otra vez en los siguientes 10 años, hasta su muerte, Jobs identifica no sólo la oportunidad de negocios, sino también el motivo por el que sus competidores están fracasando. Su diagnóstico es tan impiadoso como acertado: los reproductores de música portátiles son feos, pesados y tan fáciles de usar como una central nuclear.

El iPod lima todas esas asperezas y es un hit. No de forma instantánea, porque al principio sólo es compatible con las Mac, pero de entrada se lo percibe como algo que vale la pena llevar en el bolsillo. Es el primer brote de la movilidad. Pero miren la fecha: octubre de 2001. Se cuentan con los dedos los ejecutivos que en ese momento apuestan a que ese brote se transformará, 15 años después, en un Amazonas.


Windows XP llegó en 2001, dos días después que el primer iPod

Maniobra de pinzas

Nueve meses antes, Apple había presentado iTunes, un software de música que le compró a Casady & Greene y rediseñó para Mac OS 9. En octubre lo relanza para Mac OS X y le da soporte al recién nacido iPod. Nadie lo ve todavía, quizá ni siquiera Jobs, pero se ha iniciado una maniobra de pinzas que dejará a buena parte de la industria en posición adelantada. Atrasada, más bien.

Para entenderlo hay que avanzar la película hasta 2003. Para esa fecha, Microsoft debería estar completando el heredero del XP, pero eso no ocurrirá sino hasta 2006, con Vista, y será un desastre. Ballmer no sólo ha mantenido un curso que lo aparta de la movilidad, sino que hace al barco cada vez más grande y pesado. Se queda varado en el Discovery One, mientras los pods se independizan de la nave nodriza.

Apple, por su parte, ha lanzado, en abril, el iTunes Store, su sitio de venta de música. En octubre, sale la versión 4.1 de iTunes (el software), que es compatible con Windows 2000 y XP. Jobs parece haber aprendido esta lección: ya no le lanza un martillo al coloso, sino que usa la monumental participación de mercado de Microsoft para impulsar la venta de música online y el iPod. Pronto, el pequeño reproductor se convertirá en el producto más vendido de una compañía que, se supone, hace computadoras, y el iTunes Store se transformará en el mayor minorista de música de Estados Unidos. Tower Records, que ya venía mal, quiebra al año siguiente.

Hasta que no es demasiado tarde, casi nadie nota lo que está pasando. Cuatro años después, en 2007, llega un puñetazo demoledor: el iPhone. Como había hecho antes con los reproductores de música, Jobs analiza, junto a Jonathan Ive, por qué los teléfonos inteligentes son cualquier cosa menos inteligentes. El resultado disolverá toda una industria, la de los celulares, y creará una nueva, la de los smartphones que conocemos hoy. El dispositivo sincerará nuestra relación con lo digital. La PC se transformará en herramienta de productividad y los smartphones se usarán para consumir contenidos, mensajería, juegos casuales y para algo más, una tsunami que está a punto de ponerse en marcha.

En 2004 han ocurrido otras dos cosas relevantes. En febrero se funda Facebook y en abril nace Gmail. De nuevo, son dos hechos de apariencia inocente (excepto, tal vez, porque Google empezará a cotizar en bolsa en agosto), pero que marcan el inicio de dos tendencias que se volverán monumentales en pocos años: la nube y las redes sociales.

Círculos virtuosos y de los otros

Muy pronto los planetas se alinean. Facebook, Twitter, Snapchat y todas las demás son resultado directo del iPhone y sus descendientes. No habríamos sido tan sociales si hubiéramos tenido que cargar con una notebook todo el tiempo, ni con las pantallitas ínfimas de los teléfonos de antes. Pero es curioso: ambos, Apple y Google, contribuirán sin proponérselo al Juggernaut de Mark Zuckerberg, hoy una amenaza constante para las dos compañías.

Los planetas se alinean también en otro sentido. Para satisfacer la demanda, Google y Amazon (luego también Facebook y Microsoft) deben refinar sus servicios de Internet hasta niveles nunca antes vistos. Gestan así esa nube que hoy oscurece el hasta ahora impecable desempeño de la dupla iPod/iTunes Store. Me refiero a Spotify y Netflix, desde luego.

Hay todavía otro participante significativo. En 2003 se funda una pequeña compañía llamada Android, cuya meta inicial había sido crear un sistema operativo para cámaras digitales y que más tarde adaptaron a los smartphones. Apple lo ignora, pero su principal competidor, que, eventualmente, se quedará con la mayor parte del mercado de los teléfonos inteligentes, ha nacido un año antes de que se inicie el desarrollo del iPhone. Es interesante este dato, porque sin la revolución del iPhone, Android no habría tenido futuro; en 2005 se encuentra al borde de la quiebra. Google adquiere en ese momento la compañía. Se dice que pagó 50 millones de dólares. Seis años más tarde, Microsoft comprará Nokia por 7100 millones, y no obtendrá prácticamente nada de ella.

El primer Android, en 2008, era demasiado básico. Probé un Nexus 1 en 2010, y saqué dos conclusiones. El iPhone era mejor, pero ese Nexus tenía mil veces más potencial. ¿Por qué? Porque planteaba una arquitectura abierta semejante a la que proponía la PC 30 años atrás. Es decir, abría el juego a terceros.

Así ocurrió. Cinco años después, Apple empezó a quedar rezagada. Los Samsung y LG empezaron llegar primero con las innovaciones (igual que en su momento ocurrió con los clones de la PC). También surgieron productos económicos con características que una década atrás no podíamos ni soñar. Por ejemplo, el GPS, que hoy es la norma. Eso disparó nuevos negocios para propios y ajenos. El círculo virtuoso de la inclusión fue generoso en frutos, como siempre ocurre, y el mercado no sólo se saturó de equipos, sino que aparecieron competidores como el Huawei Mate 9, con diseño de Porsche y doble cámara de Leica. El efecto Wow pasó de Cupertino a China. Pero es más bien una vuelta de tuerca dentro de una vuelta de tuerca; el iPhone nunca se fabricó en Estados Unidos, sino en Taiwán, 700 kilómetros al este de la ciudad de Shenzhen, sede Huawei.

Los límites del comfort

La contracción del 10,5% en las ganancias de Apple no constituye todavía una crisis, pero su origen puede rastrearse hasta la fundación de la compañía, cuando Steve Wozniak, creador de las Apple I y II, quería que sus productos tuvieran una arquitectura más abierta, que ofrecieran oportunidades a terceros. Jobs se negó. Desde el primer día Apple -salvo durante un breve período bajo el mando de Gil Amelio, en 1995- se negó a los clones y controló todo su ecosistema. Le salió mal una vez y le dejó el mercado de PC servido en bandeja a Microsoft; casi le cuesta la bancarrota.

Este desvelo por el control fue funcional durante la reciente etapa de expansión. El dream team formado por OS X, iOS, las Mac, la dupla iPhone/iPad y el iTunes Store avanzó imparable gracias a esa cohesión. Pero Android terminó por conseguir lo mismo con un sistema operativo que cualquier fabricante puede usar (siempre y cuando obedezca los ineluctables mandamientos de Mountain View). Fuera de Estados Unidos, los iPhone siguen siendo objetos casi de lujo. Una industria que forma sus precios a partir de la escala no puede permitirse sólo objetos de lujo.

Por añadidura, Apple está siendo afectada por el mismo mal que aquejó en su momento a Microsoft: se durmió en los laureles. El iTunes Store lleva vendidas unas 35.000 millones de canciones. ¿Quién puede competir con eso? Se le cruzaron Amazon, Google, Microsoft, medio mundo. Al final, el jaque vino de una pequeña compañía sueca de 1600 empleados llamada Spotify.

En mayo de 2015 Apple adquirió Beats Music y lo transformó en Apple Music; gastó 3000 millones de dólares y sigue siendo la compra más costosa de su historia. El iTunes Store empezaba a percibir los nubarrones de Spotify en el horizonte: al público ya no le importaba tanto bajarse canciones, prefería oírlas online. La movida, sin embargo, parece haber sido tardía. Hoy Apple Music tiene 17 millones de suscriptores. Spotify tiene 100 millones y es la marca registrada de la música por streaming.

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