8:20
Juan MC Larrosa
Todo en este aviso publicitario de RadioShack de 1991 está en tu smartphone
Noticias del Software
Esta sección refleja noticias de la industria que merecen destacarse para conocer el ámbito actual y proyectado de la industria del software en Argentina y en el Mundo.
La Ciencia De Fijar Precios Al Software
Fijar precios no es una ciencia exacta, pero tampoco es magia – es influenciada por percepción que se tenga de su software, las condiciones del mercado y su valor. ¿Entonces cuál es el proceso de encontrar el precio ganador?
Marketing de software
El blog tiene entradas referidas al marketing de productos y servicios de software.
Mostrando entradas con la etiqueta tendencias. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta tendencias. Mostrar todas las entradas
martes, 23 de enero de 2018
martes, 16 de enero de 2018
Big Data y Marketing para el futuro
Cómo la ciencia de datos cambiará el mundo de la comercialización como lo conocemos
por James Cook University [Contenido patrocinado] |
Marketing Profs
Big Data. Es uno de esos términos que ahora es tan amplio -y, seamos honestos, indiscriminadamente- utilizados en el mundo de los negocios que incluso los menos cínicos entre nosotros probablemente se cansen de ello. Parece que se trata de llenar las lagunas en las reuniones menguantes y hacer que los empresarios suenen como si estuvieran al tanto de los tiempos digitales.
Pero lo que pasa con "Big Data" es que, aunque podría ser usado en exceso, y ocasionalmente mal usado, no es un cliché sin sentido. La tecnología digital ha barrido el mundo analógico en el que una vez trabajamos y nos inundó de datos. Y cuanto más sofisticada es la tecnología digital, más fácil nos resulta enviar información o que otros sigan nuestros hábitos de compra. En otras palabras, se generan más y más datos.
Es una estadística que se repite a menudo: en 2013 IBM afirmó que "el 90% de los datos en el mundo de hoy se han creado en los últimos dos años". Más recientemente, en 2015, Cisco predijo que la cantidad de datos creados en 2019 eclipsará la información total creada en todos los años de Internet anteriores combinados. Y, dentro de dos años, cada persona producirá, en promedio, 1.7 megabytes de datos por segundo.
Big Data es ... bueno ... eso: una enorme cantidad de información. Específicamente, información que se puede recopilar y analizar (que es una definición amplia de datos generalmente aceptada).
¿Pero hay un significado más preciso? ¿Y cuáles son las implicaciones para el marketing?
'Big Data': ¿una definición más específica?
"Big Data" realmente comenzó su ascenso a la fama a principios de la década de 2010, pero fue, según un detective de palabras del New York Times, utilizado en Silicon Valley ya en la década de 1990.
En 1997, la NASA utilizó el término para referirse a una dificultad que enfrentó: "[Es] un desafío interesante para los sistemas informáticos: los conjuntos de datos en general son bastante grandes, gravando las capacidades de la memoria principal, el disco local e incluso el disco remoto. este es el problema del big data ".
De hecho, aunque no parece haber una definición acordada de "Big Data", la mayoría de las definiciones mencionan la naturaleza problemática del tamaño de los conjuntos de datos. Se refieren a la logística de acomodar los datos, pero, lo que es más importante, también al problema que tiene la tecnología antigua al clasificar y analizar los nuevos y enormes volúmenes de datos.
Las definiciones menos formales también hablan de Big Data como una oportunidad. Sí, el argumento es que estamos nadando en cifras, estadísticas, números demográficos, etc., pero si pudiéramos aprovecharlos, podríamos construir una imagen analítica superior a cualquier cosa que hayamos visto antes, y en casi cualquier disciplina. O, para citar una publicación de blog de los expertos en datos import.io, "más datos son mejores si sabes qué hacer con ellos".
¿Cómo se aplica Big Data al marketing?
Big Data se aplica al marketing de innumerables maneras. Estos son solo algunos de los más importantes:
1. Publicidad y contenido. La revolución digital puede haber hecho que la promoción de los productos esté más involucrada, con nuevos medios, nuevas plataformas, nuevas técnicas, pero ha simplificado el seguimiento y la supervisión del rendimiento de esa promoción. Un buen científico de datos puede ayudar a una organización a experimentar con su publicidad y contenido, utilizando información digital para determinar qué métodos y mensajes están resonando con los clientes y cuáles están fallando. Y luego tiene todo el campo de las perspectivas de los clientes, que es tan vasto que realmente merece su propio artículo para hacerlo, incluso un toque de justicia.
2. Precios. El análisis profesional de datos puede cambiar la forma en que las organizaciones abordan los precios. En 2014, McKinsey estimó que "el 30% de las decisiones de precios que las empresas hacen cada año no ofrecen el mejor precio". Su solución sugerida para el problema era el análisis de datos: "Para aquellos que pueden poner orden en la complejidad de los grandes datos, el valor es sustancial".
3. Optimizar el gasto. Otro importante informe de McKinsey analizó los negocios como una serie de compensaciones -precio por volumen, por ejemplo- y dijo que "en el pasado, muchas de esas concesiones se han hecho con un poco de información y mucho instinto". El "nuevo mundo", según McKinsey, permite a las empresas utilizar "análisis avanzados -particularmente más datos en tiempo real- [para] eliminar gran parte de las conjeturas" cuando se intenta garantizar que el gasto sea perfecto para cualquier cantidad de actividades de marketing: desde las redes sociales a la inversión en centros de llamadas, o la publicidad tradicional para almacenar equipos.
4. Mirando hacia el futuro. El mejor análisis de datos no solo ayuda a los equipos de marketing a realizar mejoras incrementales (tan importantes como son); puede ser completamente revolucionario. Estamos empezando a ver ejemplos, en todo el mundo, de que Big Data se utiliza como una herramienta extraordinaria para predecir y pronosticar tendencias.
Como lo dice el blog import.io: "Olvídese de las tendencias de imitación, el espionaje corporativo o el robo de los mejores trabajadores de la competencia. La ciencia de los datos aprovecha la información que ya existe, la información que señala la tendencia".
Lo que todas estas cosas tienen en común es esto: la información sola, proporcionada por una era en la que la mitad de la población mundial tiene acceso a Internet y 50 mil millones de dispositivos están conectados a través de Internet, es esencialmente inútil a menos que se analice cuidadosa y expertamente .
Los científicos de datos por lo tanto se vuelven críticamente importantes. Pero, por el momento, y en el futuro previsible, no hay suficientes.
El científico de datos: ¿un recurso precioso?
Big Data no puede ser una moda pasajera, en parte porque el mercado nos dice que no.
Ha pasado más de media década desde que Harvard Business Review describió el papel de los científicos de datos como "El trabajo más atractivo del siglo XXI", sin embargo, todavía hay una escasez masiva en todo el mundo. La industria quiere profesionales que puedan separar el trigo de la paja, y simplemente no hay suficiente para andar, ni siquiera cerca.
En 2016, un informe sobre ciencia de datos de CrowdFlower encontró que el 83% de los científicos de datos estadounidenses encuestados informaron que había escasez de personal calificado en su campo. Produjo un informe similar en 2017 pero no hizo la misma pregunta; en su lugar, preguntó acerca de cómo eran los encuestados "en demanda". En total, el 89% de los científicos de datos dijeron que fueron contactados al menos una vez al mes para nuevas oportunidades de trabajo; El 30% dijo que fueron contactados varias veces a la semana.
El notable déficit de mercado es difícil para los negocios, pero (como lo insinúa el estudio CrowdFlower) brillante para los científicos de datos y los que se convertirán en profesionales de las ciencias de datos en el futuro cercano.
Convertirse en calificado
En un artículo periodístico en 2015, Jodie Sangster, CEO del Instituto de Analíticos Profesionales de Australia, describió a un científico de datos como "alguien que no solo entiende los datos sino que entiende los negocios y puede establecer un puente entre el uso de datos y el logro de resultados comerciales".Eso, entre muchas otras cosas, es lo que un Máster en Ciencia de Datos le ayudará a convertirse: un experto en la aplicación de análisis de datos en negocios específicos y contextos de marketing.
Si está interesado en formar parte de este campo en auge, estudiará asignaturas en las áreas de matemáticas, tecnología de la información y negocios. En la Universidad James Cook, todas las materias son enseñadas por respetados académicos interdisciplinarios y expertos de la industria. Y también puede optar por completar su maestría completamente en línea, en su propio tiempo, exactamente cuando le conviene.
domingo, 22 de octubre de 2017
China prueba su tienda sin personal y sin sistema de pagos
En China, una tienda del futuro: sin pago, sin personal
Wheelys prueba una tienda abierta las 24 horas enteramente por tecnología.por Yiting Sun | MIT Technology Review
A las 8 pm. Una noche a principios de esta semana, en un campus universitario oscuro sin opción de tomar un refrigerio después de estudiar en la noche, Wei Li, estudiante de tercer año de informática en la Universidad de Hefei, pudo vislumbrar el futuro del comercio minorista.
Estacionado en una gran plaza abierta en el campus era un vehículo parecido a un autobús. A través de su frente de cristal del piso al techo, los estantes se podían ver apilados con cajas rojas.
En la entrada, Wei Li escaneó un código QR con su iPhone. Una puerta de cristal se abrió, y él entró a una tienda sin pago y sin personal.
Una cara humana holográfica con una expresión tranquila y un flequillo cuidadosamente cortado lo saludó. No hubo sonido, solo un movimiento de la cara de un lado a otro. Li dijo que estaba impresionado por la gama de productos que se venden allí: frutas, papas fritas, café, revistas e incluso zapatillas, cada una con un código de barras en el paquete. Le gustaba la facilidad con la que podía comprar cosas: todo lo que tenía que hacer era escanear el código de barras con una aplicación de teléfono inteligente con la información de su tarjeta bancaria registrada en ella. Cuando se acercaba a la salida, otra puerta de vidrio se abrió automáticamente para dejarlo salir.
Esta fue la tienda Moby, lanzada por Wheelys, una startup con crowdfunding con sede en Estocolmo. Originalmente se centró en la fabricación de cafés que se pueden mover de un lugar a otro en bicicleta, la compañía ahora está probando un modelo de tienda de 24 horas que funciona exclusivamente con tecnología.
La tienda Moby es una tienda sin personal sobre ruedas que se puede mover de un lugar a otro.
Su sitio de prueba está ubicado en el campus de la Universidad de Hefei, a unos 450 kilómetros al oeste de Shanghai, donde Wheelys está trabajando con profesores en la red troncal de tecnología para las tiendas.
Li, que no está trabajando en esa investigación, vio el vehículo mientras caminaba por el campus con un amigo y decidió intentarlo. Él tenía preguntas sobre cómo la tienda puede manejar a mucha gente que hace compras al mismo tiempo, y cómo evitarán hurtos. "Hay un gran flujo de personas justo después de las clases", dice Li, de 22 años.
A diferencia de las industrias de taxis y hoteles, que están siendo cambiadas en China como lo son en todo el mundo por compañías que comparten vehículos y casas como Uber y Airbnb, el comercio minorista tradicional todavía no ha experimentado un cambio significativo impulsado por la tecnología. Amazon, que anunció hoy que está comprando la cadena estadounidense de supermercados Whole Foods en un acuerdo por valor de 13.700 millones de dólares, está probando un concepto similar de compra sin vendedores en su tienda Amazon Go para los empleados de Seattle (ver “Amazon’s Grocery Store Doesn’t Have a Single Checkout”).
Los cofundadores de Wheelys decidieron probar en China en lugar de en Suecia, en parte debido a la gran población de China, pero aún más debido a la adopción casi ubicua del país de pagar con su teléfono. Alrededor del 60 por ciento de los 175 millones de transacciones por día procesadas por la aplicación china de pago en línea Alipay en 2016 se hicieron a través de un teléfono móvil, según Better Than Cash Alliance.
Junto con el aumento de las rentas y los salarios en muchos lugares, cada vez es más caro mantener pequeñas tiendas. Bo Wu, que supervisa las operaciones de Wheelys en Shanghai, dice que ha recibido muchas consultas de grandes propietarios de supermercados que buscan obtener una ventaja competitiva al carecer de personal.
Las compras se realizan utilizando una aplicación para escanear un código de barras y pagar por teléfono.
La compañía ha trasladado todo su departamento de investigación y desarrollo y su departamento de diseño de Suecia a China, y también está ubicando a Himalafy -una rama de la compañía que se centra en el desarrollo del sistema de almacenamiento automático- en China.
Uno de los cofundadores, Per Cromwell, dice que el siguiente paso para Wheelys es mejorar la tecnología que impulsa su tienda de autobuses móviles. La seguridad es un gran aspecto. Para esto, Wheelys ha colaborado con la Universidad de Hefei para desarrollar un sistema que recolecta la información biométrica del comprador, especialmente la marcha caminando, mientras escanea el código QR y utiliza sensores en los estantes para detectar la eliminación de elementos. Los compradores deben registrarse con anticipación para obtener una cuenta. Una vez que se ha eliminado un artículo, está vinculado a la identificación del comprador en la aplicación del teléfono inteligente para evitar el robo.
Una vez que el comprador ha completado el pago, la información biométrica recopilada en la puerta se elimina automáticamente.
Este sistema de seguridad biométrica se instalará en la tienda este verano, y en ese momento cualquiera podrá descargar la aplicación Wheelys 247 e ir de compras a la tienda.
Wheelys espera integrar aún más tecnología en el futuro. Visualiza el rostro humano holográfico que saludó a Li convirtiéndose en un asistente con inteligencia artificial, ayudando a un comprador a mantenerse dentro de un presupuesto determinado, por ejemplo, eligiendo diferentes productos y ofreciendo sugerencias personalizadas.
También tienen planes para un sistema basado en la nube que almacenará información sobre el comportamiento general de los clientes, así como las preferencias de los compradores individuales, y analizará eso para ayudar a los propietarios de las tiendas a predecir qué productos se venderán en qué lugares. Incluso ven un momento en que el autobús podrá reabastecerse de manera autónoma volviendo a los almacenes cuando los suministros escasean, y también aumentar las ventas moviéndose a diferentes lugares de acuerdo con las predicciones de la demanda.
Al igual que muchos avances tecnológicos, la tienda sin personal podría dejar sin trabajo a muchas personas. Según la cadena de tiendas y la asociación de franquicias de China, actualmente hay cerca de 100.000 tiendas de conveniencia franquiciadas en el país.
Pero Cromwell, que es de Suecia, lo ve de manera diferente. En muchas ciudades pequeñas y pueblos de Suecia, dice, ya no hay tiendas porque las personas se han mudado a las grandes ciudades y las poblaciones locales se han reducido. Ahora las personas que permanecen en esas aldeas deben recorrer un largo camino para comprar sus suministros, señala.
Los empresarios pueden franquiciar un autobús de Wheelys y operar a un costo lo suficientemente bajo como para respaldar las ganancias en una tienda incluso en un área remota, o en una que vende artículos especializados de interés, como cómics, viejos registros o libros de segunda mano, dice.
martes, 9 de mayo de 2017
La nueva economía de los datos
Los datos están dando lugar a una nueva economía
¿Cómo se está formando?
The Economist
Una refinería de petróleo es una catedral industrial, un lugar de poder, teatro y oscuros recovecos: torres agrietadas adornadas sus pináculos góticos, gas flameando sus vitrales, el hedor de los hidrocarburos su embriagador incienso. Los centros de datos, por el contrario, ofrecen un espectáculo menos obvio: edificios gris sin ventanas que no tienen altura ni ornamento, parecen extenderse hasta el infinito.
Sin embargo, los dos tienen mucho en común. Por un lado, ambos están llenos de pipas. En las refinerías se recogen la gasolina, el propano y otros componentes del crudo, que han sido separados por el calor. En grandes centros de datos, transportan aire para enfriar decenas de miles de computadoras que extraen patrones de valor, predicciones y otras ideas, a partir de información digital en bruto.
Ambos cumplen también el mismo papel: producir materias primas cruciales para la economía mundial. Ya sea automóviles, plásticos o muchas drogas, sin los componentes de crudo, gran parte de la vida moderna no existiría. Las destilaciones de centros de datos, por su parte, impulsan todo tipo de servicios en línea y, cada vez más, el mundo real a medida que los dispositivos se conectan cada vez más.
Los datos son para este siglo lo que fue el petróleo hasta el último: un motor de crecimiento y cambio. Los flujos de datos han creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevos monopolios, nuevas políticas y, fundamentalmente, nuevas economías. La información digital es diferente a cualquier recurso anterior; Es extraído, refinado, valorado, comprado y vendido de diferentes maneras. Cambia las reglas para los mercados y exige nuevos enfoques de los reguladores. Muchas batallas se librarán sobre quién debe poseer y beneficiarse de los datos.
Hay mucho que desechar. IDC, una firma de investigación de mercado, predice que el "universo digital" (los datos creados y copiados cada año) alcanzará 180 zetabytes (180 seguidos de 21 ceros) en 2025 (ver gráfico). El bombeo de todo a través de una conexión a Internet de banda ancha tomaría más de 450 millones de años. Para acelerar la transferencia a sus centros de datos, Amazon, un gigante del comercio electrónico con un brazo de computación en nube de rápido crecimiento, utiliza camiones tirando contenedores de envío cada uno con dispositivos de almacenamiento que contienen 100 petabytes (unos 15 ceros). Para ingerirlo todo, las empresas están construyendo rápidamente refinerías de datos. En 2016, Amazon, Alphabet y Microsoft acumularon cerca de 32.000 millones de dólares en gastos de capital y arrendamientos de capital, un 22% más que el año anterior, según el Wall Street Journal.
La calidad de los datos también ha cambiado. Ya no son principalmente las reservas de información digital, bases de datos de nombres y otros datos personales bien definidos, como la edad, el sexo y los ingresos. La nueva economía se centra más en el análisis de los flujos rápidos en tiempo real de datos a menudo no estructurados: las corrientes de fotos y videos generadas por los usuarios de las redes sociales, las redes de información producidas por los viajeros en su camino al trabajo, Sensores en un motor a reacción.
Desde los trenes de metro y las turbinas de viento hasta los asientos de los inodoros y los tostadores, todo tipo de dispositivos se están convirtiendo en fuentes de datos. El mundo se cerrará con los sensores conectados, por lo que la gente dejará un rastro digital dondequiera que vayan, incluso si no están conectados a Internet. Como explica Paul Sonderegger, estratega de datos de Oracle, un fabricante de software: "Los datos serán la máxima externalidad: los generaremos lo que hagamos".
Aunque los signos de la economía de los datos están en todas partes, su forma sólo se está aclarando ahora. Y parecería bastante familiar a J.R. Ewing. Hay los datos principales, un número creciente de wildcatters y un montón de otras empresas tratando de obtener un pedazo de la acción. Todos están dispuestos a explotar un poderoso motor económico llamado "efecto de red de datos", que utiliza datos para atraer a más usuarios, que luego generan más datos, lo que ayuda a mejorar los servicios, lo que atrae a más usuarios.
Las mayores bombas de los depósitos más abundantes. Cuantos más usuarios escriban comentarios, "como" los mensajes y de otra manera participar con Facebook, por ejemplo, cuanto más aprende sobre los usuarios y el mejor objetivo de los anuncios en newsfeeds se convierten. Del mismo modo, cuanto más personas buscan en Google, mejores resultan sus resultados de búsqueda.
Estas empresas siempre están buscando nuevos pozos de información. Facebook consigue que sus usuarios entrenen algunos de sus algoritmos, por ejemplo cuando suben y etiquetan fotos de amigos. Esto explica por qué sus computadoras ahora pueden reconocer a cientos de millones de personas con un 98% de precisión. El mayordomo digital de Google, llamado "Asistente", mejora las tareas y responde a las preguntas cuanto más se usa.
Uber, por su parte, es mejor conocido por sus paseos en taxi baratos. Pero si la empresa tiene un valor estimado de 68.000 millones de dólares, es en parte porque posee el mayor grupo de datos sobre la oferta (conductores) y la demanda (pasajeros) para el transporte personal. Del mismo modo, para la mayoría de la gente Tesla es un fabricante de coches eléctricos de lujo. Pero sus últimos modelos recogen montañas de datos, lo que permite a la empresa optimizar sus algoritmos de autodirigido y luego actualizar el software en consecuencia. A finales del año pasado, la firma había recolectado 1.300 millones de millas para conducir datos-órdenes de magnitud más que Waymo, la división de auto-conducción de Alphabet.
Las start-ups "basadas en datos" son las catapultas de la nueva economía: prospectan el petróleo digital, lo extraen y lo convierten en nuevos servicios inteligentes, desde el análisis de rayos X y tomografías computarizadas hasta determinar dónde pulverizar herbicidas en un campo. Nexar, una startup israelí, ha ideado una manera inteligente de usar los controladores como fuentes de datos. Su aplicación convierte sus smartphones en dashcams que marcan imágenes de sus viajes a través de acciones que normalmente realizan. Si muchos golpean inesperadamente el freno en el mismo punto en la carretera, esto señala un bache u otro obstáculo. Como compensación por usar la aplicación de Nexar, los conductores obtienen un dashcam y servicios gratuitos, como un informe detallado si tienen un accidente. El objetivo de la empresa es ofrecer todo tipo de servicios que ayuden a los conductores a evitar accidentes y que ellos o sus aseguradores pagarán. Uno de ellos es alertas sobre baches o cuando un coche alrededor de una esquina ciega de repente se detiene.
Las empresas no tecnológicas están intentando hundir pozos digitales también. GE, por ejemplo, ha desarrollado un "sistema operativo para el Internet industrial", llamado Predix, para ayudar a los clientes a controlar su maquinaria. Predix también es un sistema de recolección de datos: agrupa los datos de los dispositivos a los que está conectado, los mezcla con otros datos y, a continuación, entrena algoritmos que pueden ayudar a mejorar las operaciones de una central eléctrica, cuándo mantener un motor a reacción antes de que se descomponga y similares.
Al igual que en los mercados petroleros, las empresas de datos más grandes siguen tomando las más pequeñas (véase el cuadro). Pero otro aspecto de la economía de datos parecería extraño a los concesionarios de oro negro. El petróleo es la mercancía más negociada del mundo por valor. Los datos, en cambio, apenas se negocian, al menos no por dinero. Eso está muy lejos de lo que muchos pensaban cuando hablaron de los datos como una "nueva clase de activos", como lo hizo el Foro Económico Mundial (WEF), el organizador de la conferencia de Davos, En 2011. La economía de datos, que el término sugiere, consistirá en prosperar los mercados de bits y bytes. Pero tal como está, es sobre todo una colección de silos independientes.
A pesar de su abundancia, los flujos de datos no son una mercancía: cada flujo de información es diferente, en términos de puntualidad, por ejemplo, o cuán completo puede ser. Esta falta de "fungibilidad", en la jerga económica, hace difícil para los compradores encontrar un conjunto específico de datos y poner un precio en él: el valor de cada tipo es difícil de comparar con otros datos. Hay un desincentivo al comercio como cada lado se preocupará de que está recibiendo el extremo corto del palo.
Los investigadores apenas han empezado a desarrollar metodologías de precios, algo que Gartner, una consultoría, llama "infonomía". Uno de sus pioneros, Jim Short de la Universidad de California en San Diego, estudia casos en los que se ha tomado una decisión sobre la cantidad de datos que vale la pena. Uno de ellos involucra a una subsidiaria de Caesars Entertainment, un grupo de juegos de azar, que se declaró en quiebra en 2015. Su activo más valioso, por US $ 1.000 millones, se determinó que era el dato que se dice de los 45 millones de clientes que se habían unido al cliente de la empresa - programa de lealtad durante los últimos 17 años.
La dificultad en la fijación de precios es una razón importante por la que una empresa podría encontrar más fácil comprar otra, incluso si está principalmente interesada en los datos. Este fue el caso en 2015, cuando IBM informó que gastó $ 2 mil millones en la Weather Company, para obtener sus manos en las montañas de datos meteorológicos, así como la infraestructura para recogerlos. Otro fudge es el trueque: partes del Servicio Nacional de Salud de Gran Bretaña y DeepMind, la división AI de Alphabet, han acordado intercambiar acceso a datos de pacientes anónimos para obtener información médica extraída de ellos.
El hecho de que la información digital, a diferencia del petróleo, también es "no rival", lo que significa que puede ser copiado y utilizado por más de una persona (o algoritmo) a la vez, crea complicaciones adicionales. Esto significa que los datos pueden ser fácilmente utilizados para otros fines distintos de los acordados. Y se suma a la confusión acerca de quién posee datos (en el caso de un automóvil autónomo, podría ser el fabricante de automóviles, el proveedor de los sensores, el pasajero y, con el tiempo, si los automóviles autodirigidos se auto- Vehículo propiamente dicho).
"Los datos comerciales son tediosos", dice Alexander Linden de Gartner. Como resultado, los tratos de datos son a menudo bilaterales y ad hoc. No son para los débiles: los contratos de datos a menudo se ejecutan sobre decenas de páginas de legalese denso, con un lenguaje que especifica los usos permitidos y cómo se protegen los datos. Un alto ejecutivo de un gran banco recientemente le dijo al Sr. Linden que tiene cosas mejores que hacer que firmar en tales documentos, incluso si los datos tienen un gran valor.
En el caso de los datos personales, las cosas son aún más difíciles. Kenneth Laudon, de la Universidad de Nueva York, escribió en un artículo influyente titulado "Mercados y Privacidad", en 1996. "Un mercado de información nacional regulado podría permitir la compra y venta de información personal, otorgando al vendedor el derecho de determinar cuánta información se divulga" Más recientemente, el FEM propuso el concepto de una cuenta bancaria de datos. Los datos de una persona, sugirió, deberían "residir en una cuenta donde sería controlada, administrada, intercambiada y contabilizada".
La idea parece elegante, pero ni una cuenta de mercado ni de datos se han materializado todavía. El problema es lo opuesto al de los datos corporativos: la gente le da datos demasiado fácilmente a cambio de servicios "gratuitos". Los términos de intercambio se han convertido en la norma casi por accidente, dice Glen Weyl, economista de Microsoft Research. Después de que estallara la burbuja de las puntocom a comienzos de los años 2000, las firmas necesitaban urgentemente una forma de ganar dinero. La recopilación de datos para la publicidad dirigida fue la solución más rápida. Sólo recientemente se han dado cuenta de que los datos podrían convertirse en cualquier número de servicios de AI.
Eso pudo haber sido verdad en los días tempranos de la búsqueda en línea pero parece incorrecto en el nuevo mundo valiente de AI. Los algoritmos son cada vez más autodidactas: cuanto más y más frescos se alimentan, mejor. Y los rendimientos marginales de los datos pueden subir realmente a medida que las aplicaciones se multiplican, dice Weyl. Después de que una empresa de viajes de gran alcance ha recogido datos suficientes para ofrecer un servicio de información en tiempo real de tráfico, digamos, más datos no pueden agregar mucho valor. Pero si sigue recogiendo datos, en algún momento puede ofrecer más servicios, como la planificación de rutas.
Tales debates, así como la falta de un comercio próspero de datos, pueden ser problemas de dentición. Se necesitaron décadas para que los mercados de petróleo funcionaran bien. Irónicamente, fue Standard Oil, el monopolio creado por John D. Rockefeller a finales del siglo XIX, que aceleró las cosas: ayudó a crear la tecnología y -el nombre de la firma era su programa- los estándares que hicieron posible para el nuevo Recurso a ser comercializado.
Los mercados han existido por mucho tiempo para los datos personales que son de alto valor o fácil de estandarizar. Los llamados "intermediarios de datos" hacen un comercio rápido en ciertos tipos de datos. En otras áreas, los mercados, o algo parecido a ellos, están empezando a desarrollarse. Oracle, que domina el mercado de bases de datos corporativas, por ejemplo, está desarrollando lo que equivale a un intercambio de activos de datos. Quiere que sus clientes intercambien datos, los combinen con los conjuntos proporcionados por Oracle y extraigan información, todo ello en el entorno seguro de la nube informática de la empresa, donde puede asegurarse, entre otras cosas, de que la información no sea mal utilizada. Cognitive Logic, una startup, ha llegado con un producto similar, pero deja los datos en sistemas de TI separados.
Otras empresas jóvenes esperan dar a los consumidores más de una participación en sus datos. Citizenme permite a los usuarios reunir toda su información en línea en un solo lugar y ganar una pequeña cuota si la comparten con marcas. Datacoup, otra empresa de nueva creación, está vendiendo ideas a partir de datos personales y traspasando parte de los ingresos a sus usuarios.
Hasta el momento ninguno de estos esfuerzos realmente ha despegado; Aquellos que se centran en los datos personales en particular nunca pueden hacerlo. Ahora los consumidores y los gigantes en línea están encerrados en un abrazo incómodo. La gente no sabe cuánto valen sus datos, ni realmente quieren lidiar con la molestia de manejarlos, dice Alessandro Acquisti de Carnegie Mellon University. Pero también están mostrando síntomas de lo que se denomina "desamparo aprendido": los términos y condiciones de los servicios a menudo son impenetrables y los usuarios no tienen más remedio que aceptarlos (las aplicaciones de teléfonos inteligentes salen inmediatamente si no se pulsa en "Acepto").
Por su parte, las empresas en línea se han convertido en dependientes de la droga de datos gratuitos: no tienen interés en cambiar fundamentalmente el trato con sus usuarios. Pagar los datos y construir sistemas costosos para rastrear las contribuciones haría que los refinadores de datos fueran mucho menos rentables.
Los datos no serían el único recurso importante que no se comercializa ampliamente; Espectro de radio y derechos de agua. Pero para los datos esto es probable que genere ineficiencias, sostiene Weyl. Si la información digital carece de un precio, es posible que nunca se generen datos valiosos. Y si los datos permanecen atascados en silos, nunca se extraerá mucho valor. Las grandes refinerías de datos no tienen el monopolio de la innovación; Otras empresas pueden estar mejor situadas para encontrar formas de explotar la información.
La escasez de mercados de datos también hará que sea más difícil resolver los problemas políticos de nudillos. Tres se destacan: antimonopolio, privacidad e igualdad social. La más acuciante, sin duda, es la antimonopolio -como sucedió con el petróleo. En 1911, la Corte Suprema de Estados Unidos confirmó un fallo de corte inferior para romper con Standard Oil, que entonces controlaba alrededor del 90% de la refinación de petróleo en el país.
Algunos ya están pidiendo una ruptura similar de los gustos de Google, incluyendo a Jonathan Taplin de la Universidad del Sur de California en su nuevo libro "Move Fast and Break Things". Pero un remedio tan radical no resolvería realmente el problema. Una ruptura sería muy perjudicial y ralentizaría la innovación. Es probable que un Googlet o un Babyface se vuelva rápidamente dominante de nuevo.
Sin embargo, los llamamientos a la acción están creciendo. Ariel Ezrachi, de la Universidad de Oxford, ha publicado recientemente un libro titulado "Virtual Competition" con Maurice Stucke de la Universidad de Tennessee. Con muchos más y más frescos datos que otros, argumenta, pueden detectar rápidamente amenazas competitivas. Sus bolsillos profundos les permiten comprar startups que algún día podrían convertirse en rivales. También pueden manipular los mercados que hospedan, por ejemplo, haciendo que sus algoritmos reaccionen rápidamente para que los competidores no tengan ninguna posibilidad de ganar clientes bajando los precios. "La mano invisible se está convirtiendo en digital", dice Ezrachi.
La frustración con Facebook ayuda a explicar por qué algunos países de Europa ya han comenzado a actualizar las leyes de competencia. En Alemania se está produciendo una legislación en el parlamento que permitiría a la Oficina Federal de Cárteles intervenir en los casos en que los efectos de red y los activos de datos desempeñan un papel. La agencia ya ha tomado un interés especial en la economía de datos. Se ha iniciado una investigación sobre si Facebook está abusando de su posición dominante para imponer ciertas políticas de privacidad. Andreas Mundt, su presidente, quiere hacer más: "¿Podemos optimizar aún más nuestras técnicas de investigación? ¿Cómo podemos integrar mejor los efectos dinámicos en nuestros análisis? "
Una buena regla general para los reguladores es ser tan inventiva como las empresas que vigilan. En un reciente informe, los señores Ezrachi y Stucke propusieron que las autoridades antimonopolio operaran lo que denominan "incubadoras de colusión tácitas". Para averiguar si los algoritmos de fijación de precios manipulan los mercados o incluso se combinan, los reguladores deben ejecutar simulaciones en sus propias computadoras.
Otra idea es promover alternativas a las pilas centralizadas de datos. Los gobiernos podrían dar más datos de los que recogen, creando oportunidades para las empresas más pequeñas. También podrían apoyar "cooperativas de datos". En Suiza, un proyecto denominado Midata recoge datos de salud de los pacientes, que pueden decidir si quieren que se incluyan en los proyectos de investigación.
El intercambio de datos obligatorio no es desconocido: Alemania exige que las aseguradoras conjuntamente mantengan un conjunto de estadísticas, incluyendo los accidentes de tráfico, que las empresas más pequeñas no podrían compilar por sí mismas. El nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR), que comenzará a aplicarse en mayo de 2018, requiere servicios en línea para facilitar a los clientes la transferencia de su información a otros proveedores e incluso a competidores.
Pero la "portabilidad de datos", así como el intercambio de datos, resalta el segundo problema político: la tensión entre los mercados de datos y la privacidad. Si se intercambian o comparten datos personales, es más probable que se produzcan fugas. Para reducir este riesgo, el GDPR fortalece el control de las personas sobre sus datos: requiere que las empresas obtengan consentimiento explícito para la forma en que usan los datos. Las multas por violaciones serán abruptas: hasta 4% de los ingresos globales o 20 millones de euros (22 millones de dólares).
Tales reglas serán difíciles de aplicar en un mundo en el que los flujos de datos se mezclan y se emparejan. Y hay otra tensión entre la protección de datos más estricta y más competencia: no sólo tienen grandes empresas mayores medios para cumplir con la regulación de la privacidad caro, sino que también les permite controlar los datos más estrechamente.
Con el tiempo, la nueva tecnología, que va más allá de la anonimización simple y fácil de deshacer, puede aliviar esas tensiones. Bitmark, otra empresa de lanzamiento, utiliza la misma tecnología "blockchain" detrás de bitcoin, una moneda digital, para hacer un seguimiento de quién ha accedido a los datos. Pero la innovación jurídica también será necesaria, dice Viktor Mayer-Schönberger, de la Universidad de Oxford. Él y otros expertos en datos sostienen que no sólo la recopilación de datos debe ser regulada, sino su uso. Al igual que los productores de alimentos no pueden usar ciertos ingredientes, las empresas en línea podrían estar prohibidas de usar ciertos datos o usarlos de tal manera que podrían causar daño a un individuo. Esto, argumenta, cambiaría la responsabilidad hacia los recopiladores de datos y los usuarios de datos que deberían ser responsables de cómo manejan los datos en lugar de confiar en obtener el consentimiento individual.
Tal regulación "basada en el uso" sería tan difícil de policiar como las reglas convencionales de notificación y consentimiento que actualmente gobiernan qué datos se recogen y cómo se usan. También es probable que empeore lo que algunos ven como el tercer gran desafío de la economía de datos en su forma actual: que algunos se beneficiarán mucho más que otros, social y geográficamente.
Para los datos personales, al menos, el modelo actual parece apenas sostenible. A medida que los datos se vuelven más valiosos y la economía de datos crece en importancia, las refinerías de datos harán todo el dinero. Los que generan los datos pueden rechazar un intercambio desigual que sólo los ve obtener servicios gratuitos. El primero en señalar esto fue Jaron Lanier, quien también trabaja para Microsoft Research, en su libro "¿Quién posee el futuro?", Publicado en 2014.
El Sr. Weyl, que colabora con el Sr. Lanier y está escribiendo un libro sobre la renovación de la economía liberal con Eric Posner de la Universidad de Chicago, avanza otra versión de este argumento: en última instancia, los servicios de AI no son proporcionados por algoritmos sino por las personas que generan la cruda material. "Los datos son mano de obra", dice Weyl, que está trabajando en un sistema para medir el valor de las contribuciones de datos individuales para crear una base para un intercambio más justo.
Una distribución geográfica más equitativa del valor extraído de los datos puede ser aún más difícil de lograr. Actualmente, la mayoría de las grandes refinerías de datos están basadas en América o están controladas por firmas estadounidenses. A medida que avanza la economía de datos, esto también parece difícilmente sostenible. Las escaramuzas pasadas entre América y Europa sobre la privacidad dan una idea de lo que vendrá. En China, los proyectos de reglamentación exigen que las empresas almacenen todos los "datos críticos" que recopilen en servidores basados en el país. Los conflictos por el control del petróleo han marcado el mundo durante décadas. A nadie le preocupa que las guerras se peleen por los datos. Pero la economía de datos tiene el mismo potencial para la confrontación.
Este artículo apareció en la sección Briefing de la edición impresa bajo el título "Combustible del futuro"
¿Cómo se está formando?
The Economist
Una refinería de petróleo es una catedral industrial, un lugar de poder, teatro y oscuros recovecos: torres agrietadas adornadas sus pináculos góticos, gas flameando sus vitrales, el hedor de los hidrocarburos su embriagador incienso. Los centros de datos, por el contrario, ofrecen un espectáculo menos obvio: edificios gris sin ventanas que no tienen altura ni ornamento, parecen extenderse hasta el infinito.
Sin embargo, los dos tienen mucho en común. Por un lado, ambos están llenos de pipas. En las refinerías se recogen la gasolina, el propano y otros componentes del crudo, que han sido separados por el calor. En grandes centros de datos, transportan aire para enfriar decenas de miles de computadoras que extraen patrones de valor, predicciones y otras ideas, a partir de información digital en bruto.
Ambos cumplen también el mismo papel: producir materias primas cruciales para la economía mundial. Ya sea automóviles, plásticos o muchas drogas, sin los componentes de crudo, gran parte de la vida moderna no existiría. Las destilaciones de centros de datos, por su parte, impulsan todo tipo de servicios en línea y, cada vez más, el mundo real a medida que los dispositivos se conectan cada vez más.
Los datos son para este siglo lo que fue el petróleo hasta el último: un motor de crecimiento y cambio. Los flujos de datos han creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevos monopolios, nuevas políticas y, fundamentalmente, nuevas economías. La información digital es diferente a cualquier recurso anterior; Es extraído, refinado, valorado, comprado y vendido de diferentes maneras. Cambia las reglas para los mercados y exige nuevos enfoques de los reguladores. Muchas batallas se librarán sobre quién debe poseer y beneficiarse de los datos.
Hay mucho que desechar. IDC, una firma de investigación de mercado, predice que el "universo digital" (los datos creados y copiados cada año) alcanzará 180 zetabytes (180 seguidos de 21 ceros) en 2025 (ver gráfico). El bombeo de todo a través de una conexión a Internet de banda ancha tomaría más de 450 millones de años. Para acelerar la transferencia a sus centros de datos, Amazon, un gigante del comercio electrónico con un brazo de computación en nube de rápido crecimiento, utiliza camiones tirando contenedores de envío cada uno con dispositivos de almacenamiento que contienen 100 petabytes (unos 15 ceros). Para ingerirlo todo, las empresas están construyendo rápidamente refinerías de datos. En 2016, Amazon, Alphabet y Microsoft acumularon cerca de 32.000 millones de dólares en gastos de capital y arrendamientos de capital, un 22% más que el año anterior, según el Wall Street Journal.
La calidad de los datos también ha cambiado. Ya no son principalmente las reservas de información digital, bases de datos de nombres y otros datos personales bien definidos, como la edad, el sexo y los ingresos. La nueva economía se centra más en el análisis de los flujos rápidos en tiempo real de datos a menudo no estructurados: las corrientes de fotos y videos generadas por los usuarios de las redes sociales, las redes de información producidas por los viajeros en su camino al trabajo, Sensores en un motor a reacción.
Desde los trenes de metro y las turbinas de viento hasta los asientos de los inodoros y los tostadores, todo tipo de dispositivos se están convirtiendo en fuentes de datos. El mundo se cerrará con los sensores conectados, por lo que la gente dejará un rastro digital dondequiera que vayan, incluso si no están conectados a Internet. Como explica Paul Sonderegger, estratega de datos de Oracle, un fabricante de software: "Los datos serán la máxima externalidad: los generaremos lo que hagamos".
Es lo que sabes
Lo más importante es que el valor de los datos está aumentando. Facebook y Google utilizaron inicialmente los datos que recopilaron de los usuarios para orientar mejor la publicidad. Pero en los últimos años han descubierto que los datos pueden convertirse en cualquier número de servicios de inteligencia artificial (IA) o "cognitivos", algunos de los cuales generarán nuevas fuentes de ingresos. Estos servicios incluyen la traducción, el reconocimiento visual y la evaluación de la personalidad de alguien mediante el tamizado a través de sus escritos, todo lo cual puede ser vendido a otras empresas para utilizar en sus propios productos.Aunque los signos de la economía de los datos están en todas partes, su forma sólo se está aclarando ahora. Y parecería bastante familiar a J.R. Ewing. Hay los datos principales, un número creciente de wildcatters y un montón de otras empresas tratando de obtener un pedazo de la acción. Todos están dispuestos a explotar un poderoso motor económico llamado "efecto de red de datos", que utiliza datos para atraer a más usuarios, que luego generan más datos, lo que ayuda a mejorar los servicios, lo que atrae a más usuarios.
Las mayores bombas de los depósitos más abundantes. Cuantos más usuarios escriban comentarios, "como" los mensajes y de otra manera participar con Facebook, por ejemplo, cuanto más aprende sobre los usuarios y el mejor objetivo de los anuncios en newsfeeds se convierten. Del mismo modo, cuanto más personas buscan en Google, mejores resultan sus resultados de búsqueda.
Estas empresas siempre están buscando nuevos pozos de información. Facebook consigue que sus usuarios entrenen algunos de sus algoritmos, por ejemplo cuando suben y etiquetan fotos de amigos. Esto explica por qué sus computadoras ahora pueden reconocer a cientos de millones de personas con un 98% de precisión. El mayordomo digital de Google, llamado "Asistente", mejora las tareas y responde a las preguntas cuanto más se usa.
Uber, por su parte, es mejor conocido por sus paseos en taxi baratos. Pero si la empresa tiene un valor estimado de 68.000 millones de dólares, es en parte porque posee el mayor grupo de datos sobre la oferta (conductores) y la demanda (pasajeros) para el transporte personal. Del mismo modo, para la mayoría de la gente Tesla es un fabricante de coches eléctricos de lujo. Pero sus últimos modelos recogen montañas de datos, lo que permite a la empresa optimizar sus algoritmos de autodirigido y luego actualizar el software en consecuencia. A finales del año pasado, la firma había recolectado 1.300 millones de millas para conducir datos-órdenes de magnitud más que Waymo, la división de auto-conducción de Alphabet.
Las start-ups "basadas en datos" son las catapultas de la nueva economía: prospectan el petróleo digital, lo extraen y lo convierten en nuevos servicios inteligentes, desde el análisis de rayos X y tomografías computarizadas hasta determinar dónde pulverizar herbicidas en un campo. Nexar, una startup israelí, ha ideado una manera inteligente de usar los controladores como fuentes de datos. Su aplicación convierte sus smartphones en dashcams que marcan imágenes de sus viajes a través de acciones que normalmente realizan. Si muchos golpean inesperadamente el freno en el mismo punto en la carretera, esto señala un bache u otro obstáculo. Como compensación por usar la aplicación de Nexar, los conductores obtienen un dashcam y servicios gratuitos, como un informe detallado si tienen un accidente. El objetivo de la empresa es ofrecer todo tipo de servicios que ayuden a los conductores a evitar accidentes y que ellos o sus aseguradores pagarán. Uno de ellos es alertas sobre baches o cuando un coche alrededor de una esquina ciega de repente se detiene.
Las empresas no tecnológicas están intentando hundir pozos digitales también. GE, por ejemplo, ha desarrollado un "sistema operativo para el Internet industrial", llamado Predix, para ayudar a los clientes a controlar su maquinaria. Predix también es un sistema de recolección de datos: agrupa los datos de los dispositivos a los que está conectado, los mezcla con otros datos y, a continuación, entrena algoritmos que pueden ayudar a mejorar las operaciones de una central eléctrica, cuándo mantener un motor a reacción antes de que se descomponga y similares.
Al igual que en los mercados petroleros, las empresas de datos más grandes siguen tomando las más pequeñas (véase el cuadro). Pero otro aspecto de la economía de datos parecería extraño a los concesionarios de oro negro. El petróleo es la mercancía más negociada del mundo por valor. Los datos, en cambio, apenas se negocian, al menos no por dinero. Eso está muy lejos de lo que muchos pensaban cuando hablaron de los datos como una "nueva clase de activos", como lo hizo el Foro Económico Mundial (WEF), el organizador de la conferencia de Davos, En 2011. La economía de datos, que el término sugiere, consistirá en prosperar los mercados de bits y bytes. Pero tal como está, es sobre todo una colección de silos independientes.
Guárdatelo para ti mismo
Esta ausencia de mercados es el resultado de los mismos factores que han dado lugar a las empresas. Todo tipo de "costos de transacción" en los mercados-búsqueda de información, negociación de acuerdos, ejecución de contratos y demás- lo hacen más simple y eficiente simplemente para llevar estas actividades en la empresa. Asimismo, a menudo es más rentable generar y utilizar datos dentro de una empresa que comprarlos y venderlos en un mercado abierto.A pesar de su abundancia, los flujos de datos no son una mercancía: cada flujo de información es diferente, en términos de puntualidad, por ejemplo, o cuán completo puede ser. Esta falta de "fungibilidad", en la jerga económica, hace difícil para los compradores encontrar un conjunto específico de datos y poner un precio en él: el valor de cada tipo es difícil de comparar con otros datos. Hay un desincentivo al comercio como cada lado se preocupará de que está recibiendo el extremo corto del palo.
Los investigadores apenas han empezado a desarrollar metodologías de precios, algo que Gartner, una consultoría, llama "infonomía". Uno de sus pioneros, Jim Short de la Universidad de California en San Diego, estudia casos en los que se ha tomado una decisión sobre la cantidad de datos que vale la pena. Uno de ellos involucra a una subsidiaria de Caesars Entertainment, un grupo de juegos de azar, que se declaró en quiebra en 2015. Su activo más valioso, por US $ 1.000 millones, se determinó que era el dato que se dice de los 45 millones de clientes que se habían unido al cliente de la empresa - programa de lealtad durante los últimos 17 años.
La dificultad en la fijación de precios es una razón importante por la que una empresa podría encontrar más fácil comprar otra, incluso si está principalmente interesada en los datos. Este fue el caso en 2015, cuando IBM informó que gastó $ 2 mil millones en la Weather Company, para obtener sus manos en las montañas de datos meteorológicos, así como la infraestructura para recogerlos. Otro fudge es el trueque: partes del Servicio Nacional de Salud de Gran Bretaña y DeepMind, la división AI de Alphabet, han acordado intercambiar acceso a datos de pacientes anónimos para obtener información médica extraída de ellos.
El hecho de que la información digital, a diferencia del petróleo, también es "no rival", lo que significa que puede ser copiado y utilizado por más de una persona (o algoritmo) a la vez, crea complicaciones adicionales. Esto significa que los datos pueden ser fácilmente utilizados para otros fines distintos de los acordados. Y se suma a la confusión acerca de quién posee datos (en el caso de un automóvil autónomo, podría ser el fabricante de automóviles, el proveedor de los sensores, el pasajero y, con el tiempo, si los automóviles autodirigidos se auto- Vehículo propiamente dicho).
"Los datos comerciales son tediosos", dice Alexander Linden de Gartner. Como resultado, los tratos de datos son a menudo bilaterales y ad hoc. No son para los débiles: los contratos de datos a menudo se ejecutan sobre decenas de páginas de legalese denso, con un lenguaje que especifica los usos permitidos y cómo se protegen los datos. Un alto ejecutivo de un gran banco recientemente le dijo al Sr. Linden que tiene cosas mejores que hacer que firmar en tales documentos, incluso si los datos tienen un gran valor.
En el caso de los datos personales, las cosas son aún más difíciles. Kenneth Laudon, de la Universidad de Nueva York, escribió en un artículo influyente titulado "Mercados y Privacidad", en 1996. "Un mercado de información nacional regulado podría permitir la compra y venta de información personal, otorgando al vendedor el derecho de determinar cuánta información se divulga" Más recientemente, el FEM propuso el concepto de una cuenta bancaria de datos. Los datos de una persona, sugirió, deberían "residir en una cuenta donde sería controlada, administrada, intercambiada y contabilizada".
La idea parece elegante, pero ni una cuenta de mercado ni de datos se han materializado todavía. El problema es lo opuesto al de los datos corporativos: la gente le da datos demasiado fácilmente a cambio de servicios "gratuitos". Los términos de intercambio se han convertido en la norma casi por accidente, dice Glen Weyl, economista de Microsoft Research. Después de que estallara la burbuja de las puntocom a comienzos de los años 2000, las firmas necesitaban urgentemente una forma de ganar dinero. La recopilación de datos para la publicidad dirigida fue la solución más rápida. Sólo recientemente se han dado cuenta de que los datos podrían convertirse en cualquier número de servicios de AI.
Esclavo del algoritmo
Si esto hace que el comercio de datos para servicios gratuitos un intercambio injusto depende en gran medida de la fuente del valor de estos servicios: los datos o los algoritmos que los crujen? Data, argumenta Hal Varian, economista jefe de Google, exhibe "rendimientos decrecientes a escala", lo que significa que cada pieza adicional de datos es algo menos valiosa y en algún momento la recopilación de más no añade nada. Lo que importa más, dice, es la calidad de los algoritmos que crujen los datos y el talento que una firma ha contratado para desarrollarlos. El éxito de Google "se trata de recetas, no de ingredientes".Eso pudo haber sido verdad en los días tempranos de la búsqueda en línea pero parece incorrecto en el nuevo mundo valiente de AI. Los algoritmos son cada vez más autodidactas: cuanto más y más frescos se alimentan, mejor. Y los rendimientos marginales de los datos pueden subir realmente a medida que las aplicaciones se multiplican, dice Weyl. Después de que una empresa de viajes de gran alcance ha recogido datos suficientes para ofrecer un servicio de información en tiempo real de tráfico, digamos, más datos no pueden agregar mucho valor. Pero si sigue recogiendo datos, en algún momento puede ofrecer más servicios, como la planificación de rutas.
Tales debates, así como la falta de un comercio próspero de datos, pueden ser problemas de dentición. Se necesitaron décadas para que los mercados de petróleo funcionaran bien. Irónicamente, fue Standard Oil, el monopolio creado por John D. Rockefeller a finales del siglo XIX, que aceleró las cosas: ayudó a crear la tecnología y -el nombre de la firma era su programa- los estándares que hicieron posible para el nuevo Recurso a ser comercializado.
Los mercados han existido por mucho tiempo para los datos personales que son de alto valor o fácil de estandarizar. Los llamados "intermediarios de datos" hacen un comercio rápido en ciertos tipos de datos. En otras áreas, los mercados, o algo parecido a ellos, están empezando a desarrollarse. Oracle, que domina el mercado de bases de datos corporativas, por ejemplo, está desarrollando lo que equivale a un intercambio de activos de datos. Quiere que sus clientes intercambien datos, los combinen con los conjuntos proporcionados por Oracle y extraigan información, todo ello en el entorno seguro de la nube informática de la empresa, donde puede asegurarse, entre otras cosas, de que la información no sea mal utilizada. Cognitive Logic, una startup, ha llegado con un producto similar, pero deja los datos en sistemas de TI separados.
Otras empresas jóvenes esperan dar a los consumidores más de una participación en sus datos. Citizenme permite a los usuarios reunir toda su información en línea en un solo lugar y ganar una pequeña cuota si la comparten con marcas. Datacoup, otra empresa de nueva creación, está vendiendo ideas a partir de datos personales y traspasando parte de los ingresos a sus usuarios.
Hasta el momento ninguno de estos esfuerzos realmente ha despegado; Aquellos que se centran en los datos personales en particular nunca pueden hacerlo. Ahora los consumidores y los gigantes en línea están encerrados en un abrazo incómodo. La gente no sabe cuánto valen sus datos, ni realmente quieren lidiar con la molestia de manejarlos, dice Alessandro Acquisti de Carnegie Mellon University. Pero también están mostrando síntomas de lo que se denomina "desamparo aprendido": los términos y condiciones de los servicios a menudo son impenetrables y los usuarios no tienen más remedio que aceptarlos (las aplicaciones de teléfonos inteligentes salen inmediatamente si no se pulsa en "Acepto").
Por su parte, las empresas en línea se han convertido en dependientes de la droga de datos gratuitos: no tienen interés en cambiar fundamentalmente el trato con sus usuarios. Pagar los datos y construir sistemas costosos para rastrear las contribuciones haría que los refinadores de datos fueran mucho menos rentables.
Los datos no serían el único recurso importante que no se comercializa ampliamente; Espectro de radio y derechos de agua. Pero para los datos esto es probable que genere ineficiencias, sostiene Weyl. Si la información digital carece de un precio, es posible que nunca se generen datos valiosos. Y si los datos permanecen atascados en silos, nunca se extraerá mucho valor. Las grandes refinerías de datos no tienen el monopolio de la innovación; Otras empresas pueden estar mejor situadas para encontrar formas de explotar la información.
La escasez de mercados de datos también hará que sea más difícil resolver los problemas políticos de nudillos. Tres se destacan: antimonopolio, privacidad e igualdad social. La más acuciante, sin duda, es la antimonopolio -como sucedió con el petróleo. En 1911, la Corte Suprema de Estados Unidos confirmó un fallo de corte inferior para romper con Standard Oil, que entonces controlaba alrededor del 90% de la refinación de petróleo en el país.
Algunos ya están pidiendo una ruptura similar de los gustos de Google, incluyendo a Jonathan Taplin de la Universidad del Sur de California en su nuevo libro "Move Fast and Break Things". Pero un remedio tan radical no resolvería realmente el problema. Una ruptura sería muy perjudicial y ralentizaría la innovación. Es probable que un Googlet o un Babyface se vuelva rápidamente dominante de nuevo.
Sin embargo, los llamamientos a la acción están creciendo. Ariel Ezrachi, de la Universidad de Oxford, ha publicado recientemente un libro titulado "Virtual Competition" con Maurice Stucke de la Universidad de Tennessee. Con muchos más y más frescos datos que otros, argumenta, pueden detectar rápidamente amenazas competitivas. Sus bolsillos profundos les permiten comprar startups que algún día podrían convertirse en rivales. También pueden manipular los mercados que hospedan, por ejemplo, haciendo que sus algoritmos reaccionen rápidamente para que los competidores no tengan ninguna posibilidad de ganar clientes bajando los precios. "La mano invisible se está convirtiendo en digital", dice Ezrachi.
Cuidado con la mano digital
Como mínimo, los creyentes tienen que afilar sus herramientas para la era digital. La Comisión Europea no bloqueó la fusión de Facebook y WhatsApp. Argumentó que aunque estos estaban operando los dos mayores servicios de mensajería de texto, había un montón de otros alrededor y que el acuerdo tampoco se sumaría a la acumulación de datos de Facebook porque WhatsApp no recolectó mucha información sobre sus usuarios. Pero Facebook estaba comprando una empresa que temía que pudiera convertirse en un rival serio. Había construido un "gráfico social" alternativo, la red de conexiones entre amigos, que es el activo más valioso de Facebook. Durante el proceso de aprobación de la fusión, Facebook se comprometió a no fusionar las dos bases de usuarios, pero comenzó a hacerlo el año pasado, lo que ha llevado a la comisión a amenazarlo con multas.La frustración con Facebook ayuda a explicar por qué algunos países de Europa ya han comenzado a actualizar las leyes de competencia. En Alemania se está produciendo una legislación en el parlamento que permitiría a la Oficina Federal de Cárteles intervenir en los casos en que los efectos de red y los activos de datos desempeñan un papel. La agencia ya ha tomado un interés especial en la economía de datos. Se ha iniciado una investigación sobre si Facebook está abusando de su posición dominante para imponer ciertas políticas de privacidad. Andreas Mundt, su presidente, quiere hacer más: "¿Podemos optimizar aún más nuestras técnicas de investigación? ¿Cómo podemos integrar mejor los efectos dinámicos en nuestros análisis? "
Una buena regla general para los reguladores es ser tan inventiva como las empresas que vigilan. En un reciente informe, los señores Ezrachi y Stucke propusieron que las autoridades antimonopolio operaran lo que denominan "incubadoras de colusión tácitas". Para averiguar si los algoritmos de fijación de precios manipulan los mercados o incluso se combinan, los reguladores deben ejecutar simulaciones en sus propias computadoras.
Otra idea es promover alternativas a las pilas centralizadas de datos. Los gobiernos podrían dar más datos de los que recogen, creando oportunidades para las empresas más pequeñas. También podrían apoyar "cooperativas de datos". En Suiza, un proyecto denominado Midata recoge datos de salud de los pacientes, que pueden decidir si quieren que se incluyan en los proyectos de investigación.
Distribución de los datos
Para algunas clases cruciales de datos, el intercambio puede incluso necesitar ser obligatorio. Ben Thompson, que publica Stratechery, un boletín informativo, sugirió recientemente que las redes sociales dominantes deberían ser requeridas para permitir el acceso a sus gráficos sociales. Instagram, un servicio de intercambio de fotos que también ha sido tragado por Facebook, se puso en marcha al tener nuevos usuarios importar la lista de sus seguidores de Twitter. "Las redes sociales han hecho esto imposible hace mucho tiempo, por lo que es mucho más difícil para los competidores a surgir", señala Thompson.El intercambio de datos obligatorio no es desconocido: Alemania exige que las aseguradoras conjuntamente mantengan un conjunto de estadísticas, incluyendo los accidentes de tráfico, que las empresas más pequeñas no podrían compilar por sí mismas. El nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR), que comenzará a aplicarse en mayo de 2018, requiere servicios en línea para facilitar a los clientes la transferencia de su información a otros proveedores e incluso a competidores.
Pero la "portabilidad de datos", así como el intercambio de datos, resalta el segundo problema político: la tensión entre los mercados de datos y la privacidad. Si se intercambian o comparten datos personales, es más probable que se produzcan fugas. Para reducir este riesgo, el GDPR fortalece el control de las personas sobre sus datos: requiere que las empresas obtengan consentimiento explícito para la forma en que usan los datos. Las multas por violaciones serán abruptas: hasta 4% de los ingresos globales o 20 millones de euros (22 millones de dólares).
Tales reglas serán difíciles de aplicar en un mundo en el que los flujos de datos se mezclan y se emparejan. Y hay otra tensión entre la protección de datos más estricta y más competencia: no sólo tienen grandes empresas mayores medios para cumplir con la regulación de la privacidad caro, sino que también les permite controlar los datos más estrechamente.
Con el tiempo, la nueva tecnología, que va más allá de la anonimización simple y fácil de deshacer, puede aliviar esas tensiones. Bitmark, otra empresa de lanzamiento, utiliza la misma tecnología "blockchain" detrás de bitcoin, una moneda digital, para hacer un seguimiento de quién ha accedido a los datos. Pero la innovación jurídica también será necesaria, dice Viktor Mayer-Schönberger, de la Universidad de Oxford. Él y otros expertos en datos sostienen que no sólo la recopilación de datos debe ser regulada, sino su uso. Al igual que los productores de alimentos no pueden usar ciertos ingredientes, las empresas en línea podrían estar prohibidas de usar ciertos datos o usarlos de tal manera que podrían causar daño a un individuo. Esto, argumenta, cambiaría la responsabilidad hacia los recopiladores de datos y los usuarios de datos que deberían ser responsables de cómo manejan los datos en lugar de confiar en obtener el consentimiento individual.
Tal regulación "basada en el uso" sería tan difícil de policiar como las reglas convencionales de notificación y consentimiento que actualmente gobiernan qué datos se recogen y cómo se usan. También es probable que empeore lo que algunos ven como el tercer gran desafío de la economía de datos en su forma actual: que algunos se beneficiarán mucho más que otros, social y geográficamente.
Para los datos personales, al menos, el modelo actual parece apenas sostenible. A medida que los datos se vuelven más valiosos y la economía de datos crece en importancia, las refinerías de datos harán todo el dinero. Los que generan los datos pueden rechazar un intercambio desigual que sólo los ve obtener servicios gratuitos. El primero en señalar esto fue Jaron Lanier, quien también trabaja para Microsoft Research, en su libro "¿Quién posee el futuro?", Publicado en 2014.
El Sr. Weyl, que colabora con el Sr. Lanier y está escribiendo un libro sobre la renovación de la economía liberal con Eric Posner de la Universidad de Chicago, avanza otra versión de este argumento: en última instancia, los servicios de AI no son proporcionados por algoritmos sino por las personas que generan la cruda material. "Los datos son mano de obra", dice Weyl, que está trabajando en un sistema para medir el valor de las contribuciones de datos individuales para crear una base para un intercambio más justo.
Trabajadores de datos del mundo, uníos!
El problema, dice el Sr. Weyl, es hacer que la gente entienda que sus datos tienen valor y que se deben una compensación. "Necesitamos algún tipo de movimiento obrero digital", dice. Se requerirá aún más convincente para obtener los "servidores de sirena", como Lanier llama a los gigantes de datos, para cambiar sus formas, ya que benefician grandemente del statu quo.Una distribución geográfica más equitativa del valor extraído de los datos puede ser aún más difícil de lograr. Actualmente, la mayoría de las grandes refinerías de datos están basadas en América o están controladas por firmas estadounidenses. A medida que avanza la economía de datos, esto también parece difícilmente sostenible. Las escaramuzas pasadas entre América y Europa sobre la privacidad dan una idea de lo que vendrá. En China, los proyectos de reglamentación exigen que las empresas almacenen todos los "datos críticos" que recopilen en servidores basados en el país. Los conflictos por el control del petróleo han marcado el mundo durante décadas. A nadie le preocupa que las guerras se peleen por los datos. Pero la economía de datos tiene el mismo potencial para la confrontación.
Este artículo apareció en la sección Briefing de la edición impresa bajo el título "Combustible del futuro"
domingo, 7 de mayo de 2017
Comercio electrónico dominará el comercio minorista
La venta minorista por internet pone en jaque al comercio tradicional
Se estima que en 15 años el 90% del comercio se hará de manera online. Qué consecuencias tiene para los canales de venta tradicionales y cómo deben adaptarse.
por FRANCISCO CASAS | El Cronista
La venta minorista por internet pone en jaque el comercio tradicional
“Si consideran que su tiempo, y -podríamos agregar-, su negocio, es algo que vale la pena salvar, entonces empiecen a nadar o se hundirán como una piedra, porque los tiempos están cambiando”, cantaba Bob Dylan en “The Times They Are a-Changin'” escrita en el año 1963 y la profecía del trovador recientemente galardonado como premio Nobel de literatura por la academia sueca, cobra cada vez más vigencia en todos los campos de la vida, pero más aún, en el comercio.
La reciente visita el presidente de Alibaba a nuestro país y la firma de un convenio para que pymes argentinas puedan exportar, junto con otros datos como el crecimiento récord de locales de venta al público vacíos en Capital Federal relevado recientemente por la Federación de Comercio e Industria de la Ciudad de Buenos Aires FECOBA, el crecimiento de un 99% en las transacciones por celular en el último trimestre a través de la plataforma Mercado Libre y un reciente informe dado a conocer por la empresa internacional de transporte y logística DHL dan cuenta de un fenómeno que se está desarrollando mucho más rápido de lo que creíamos. El crecimiento exponencial de los "e-tailers", es decir, minoristas que venden productos a través de transacciones electrónicas en la web, está revolucionado la forma en que se hacen negocios alrededor del mundo.
Impacto en el comercio exterior
De acuerdo al informe de la firma DHL titulado “El Comercio de las Especias en el siglo XXI”, el comercio electrónico transfronterizo se ha convertido en un ecosistema de rápido crecimiento y ha supuesto un gran éxito para muchos e-tailers y puede demostrarse con números reales. “En 2015, el mercado de comercio electrónico transfronterizo alcanzó los 300.000 millones de dólares, en torno al 15% del comercio electrónico total. Este rápido crecimiento no ha hecho más que empezar, y la tendencia se mantendrá en el futuro: se espera que el mercado transfronterizo crezca en torno a un 25% anual hasta 2020”, indica el informe.Consultado por el Cronista, Leandro Florio, Gerente Comercial de DHL Express afirma: “No tenemos datos precisos para la Argentina, pero sí podemos afirmar que es un mercado que está creciendo por importaciones a e-tailers particulares, mucha mercadería proveniente de Estados Unidos o China y exportaciones de pymes locales hacia Estados Unidos, Europa y Australia principalmente”
“Lo que se exporta básicamente son artesanías, productos de cuero, textiles y libros. Estos últimos a mercados de habla hispana, como México, España y el resto de latinoamérica”, afirma Florio.
“Las personas que desde Argentina compran en el exterior lo realizan por diferentes motivos, principalmente la variedad de oferta, precios más bajos, la discreción que ofrece el servicio (por ejemplo en la compra de artículos de alto valor) y la posibilidad de devolver el producto”, afirma Florio al tiempo que destaca: “La gente y especialmente las nuevas generaciones van perdiendo el miedo y esto es una tendencia que va a seguir creciendo en la Argentina. Nosotros ya estamos preparando nuestros servicios y plataformas para eso: por ejemplo en nuestra aplicación para el celular podes modificar a último momento el destino del producto si ves que no llegás a salir antes del trabajo, que lo envíen a lo de algún familiar o a alguno de nuestros locales”.
Cómo reconvertirse de cara al futuro
En su reciente visita a nuestro país, Jack Ma, el fundador de la plataforma china Alibaba, dejó definiciones como "en 15 años, el 90% de los negocios se harán online", "que una empresa no tenga Internet será como que hoy no tenga electricidad", "toda nueva tecnología desplaza trabajo humano al principio, pero luego crea otros empleos, de mayor calidad" y "todo será hecho a medida, se terminarán los productos masivos. Una vez más, los emprendedores y pymes corren con ventaja porque son más ágiles”.Los minoristas con presencia física, es decir, los que venden principalmente en locales a la calle, están comenzando a adoptar la venta online como canal secundario. Como desafíos, deben en primer lugar desarrollar las capacidades digitales que les permitirán mantener el ritmo de la competencia que prioriza la venta online. Y en segundo lugar, tienen que encontrar una nueva fórmula para reconfigurar sus activos y procesos basados en la tienda física, de manera que sean relevantes en el mundo digital.
El éxito en la gestión de esta transformación dependerá de la flexibilidad de su organización, pero también de su capacidad de transferir a ese medio sus activos principales, sobre todo, la propiedad de marcas tradicionales o icónicas.
domingo, 9 de abril de 2017
(Grandes) Tendencias en el mercado de software
Tendencias del mercado de software
SoftResources
Debido a que el mercado de software empresarial evoluciona tan rápidamente, es importante seguir las últimas tendencias del mercado de software para que pueda utilizar la tecnología como una ventaja estratégica para su empresa. Las mejoras tecnológicas y funcionales en el software empresarial pueden tener un gran impacto en la forma de hacer negocios. Las siguientes son las principales 7 tendencias recientes del mercado de software que hemos observado en nuestro trabajo de evaluación de software.
Cloud / Software como servicio (SaaS)
En los últimos años, las soluciones de software Cloud (también conocidas como Software as a Service (SaaS)) han ido ganando aceptación en el mercado. En términos básicos, la nube es realmente sólo un método de entrega de software diferente. En este escenario, un proveedor de software aloja la aplicación de software y los clientes acceden a ella a través de Internet. El modelo Cloud puede ser particularmente atractivo para las empresas más pequeñas que tienen personal de tecnología limitada. Las implementaciones en la nube para ciertos tipos de software, como Customer Relationship Management (CRM), HR / Payroll, Project Management y software de contabilidad de gama baja han estado creciendo. Por otro lado, los sistemas ERP para medianas y grandes empresas no han recibido una aceptación generalizada debido a preocupaciones de costos y seguridad, pero ahora están cambiando y más empresas están abriendo la posibilidad de usar soluciones Cloud ERP.Mania de fusiones
Las fusiones, adquisiciones, asociaciones y alianzas estratégicas entre los proveedores de software de negocios han sido muy activas en la última década. Estas fusiones pueden tener un impacto en los sistemas de su empresa, por lo que debe estar preparado para el día en que su proveedor de software puede ser adquirido.Bases de datos
Desde el punto de vista técnico, los proveedores de software se han centrado en tres bases de datos: Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. Otra base de datos que vale la pena mencionar es Progress (particularmente en las industrias de manufactura y distribución). Pervasive SQL es común para los proveedores que se están centrando en el extremo inferior del mercado. Estas bases de datos relacionales permiten a los proveedores de software de negocios almacenar y recuperar datos y proporcionar excelentes capacidades de informes ad hoc.Expansión funcional
Los proveedores de software continúan agregando nueva funcionalidad a su software. Ellos están trabajando para convertirse en un "one-stop-shop" para proporcionar toda la funcionalidad que necesita de un proveedor. Ellos están haciendo esto a través del desarrollo de productos, así como la adquisición. Esto ha llevado a una explosión de nuevos desarrollos y funcionalidades disponibles, incluyendo Customer Relationship Management (CRM), recursos humanos / nómina, y la funcionalidad de comercio electrónico para nombrar unos pocos.Proveedores de nivel 1 se trasladan al mercado medio
Los proveedores de nivel 1, como Oracle y SAP (ver el gráfico de niveles en la Visión general del mercado de software) han estado expandiendo sus esfuerzos de marketing hacia abajo para penetrar en el mercado intermedio. Ellos están haciendo esto con diferentes estrategias incluyendo la oferta de versiones reducidas, preconfiguradas de sus aplicaciones, probando nuevos métodos de implementación, buscando nuevos canales de distribución para vender e implementar su software, y adquirir software de mercado medio. (Un buen ejemplo de este enfoque es la adquisición de SAP del producto de software Business One para el mercado intermedio y su desarrollo de Business by Design, una solución de Cloud desarrollada internamente que se enfoca en el mercado de menor a mediano).Proveedores de nivel 3 y 4 se trasladan al mercado superior
Por otro lado, los vendedores de software que tradicionalmente han enfocado sus aplicaciones hacia organizaciones más pequeñas (vea el gráfico de niveles en la Visión general del mercado de software) están moviendo sus productos hacia arriba para apuntar a los mercados empresariales de nivel 1 y 2. Estos proveedores han mejorado significativamente la funcionalidad y escalabilidad permitiendo que las empresas más pequeñas crezcan sin tener que cambiar de sistemas. (Microsoft es el más agresivo en este espacio con el producto Dynamics AX). El desafío que enfrentan estos proveedores es tener un canal de implementación que puede manejar implementaciones de software más complejas.Capacidades de Internet
El Internet ha abierto nuevas oportunidades para conducir negocio en la economía de hoy. Los proveedores de software han desarrollado funcionalidades para aprovechar esta tecnología, incluyendo el acceso a navegadores web, portales web para clientes y proveedores, tecnologías móviles con teléfonos inteligentes y tabletas, capacidades de comercio electrónico y mucho más.
sábado, 11 de febrero de 2017
Somos secretamente guiados por algoritmos a lo largo de todo el día
Cómo los algoritmos (secretamente) dirigen el mundo
Phys.org
Cuando usted navega en línea para un nuevo par de zapatos, escoger una película para transmitir en Netflix o solicitar un préstamo de coche, un algoritmo probablemente tiene su palabra para decir sobre el resultado.
Las complejas fórmulas matemáticas están desempeñando un papel cada vez más importante en todos los ámbitos de la vida: desde la detección de cánceres de piel hasta la sugerencia de nuevos amigos en Facebook, decidir quién obtiene un empleo, cómo se despliegan los recursos policiales, quién obtiene un seguro a qué costo, o quien está en la lista de "No permitido a volar".
Algoritmos se están utilizando-experimentalmente-para escribir artículos de noticias de datos en bruto, mientras que la campaña presidencial de Donald Trump fue ayudado por los vendedores de comportamiento que utilizaron un algoritmo para localizar las concentraciones más altas de "votantes persuasibles".
Pero si bien estas herramientas automatizadas pueden inyectar una medida de objetividad en las decisiones subjetivas anteriores, los temores están aumentando por la falta de transparencia que los algoritmos pueden implicar, con la presión de aplicar estándares de ética o "rendición de cuentas".
La científica de datos Cathy O'Neil advierte sobre las fórmulas de "confiar ciegamente" para determinar un resultado justo.
"Los algoritmos no son inherentemente justos, porque la persona que construye el modelo define el éxito", dijo.
- Las escuelas públicas en Washington DC en 2010 despidieron a más de 200 maestros -incluyendo a varios instructores muy respetados- basados en puntuaciones en una fórmula algorítmica que evaluó el rendimiento.
- Un hombre diagnosticado con desorden bipolar fue rechazado para el empleo en siete minoristas importantes después de que un tercero "prueba de la personalidad" lo considerara un riesgo alto basado en su clasificación algorítmica.
- Muchas jurisdicciones están utilizando "políticas preventivas" para trasladar los recursos a posibles "puntos calientes". O'Neill dice que dependiendo de cómo los datos son alimentados al sistema, esto podría conducir al descubrimiento de más delitos menores y un "bucle de retroalimentación" que estigmatiza a las comunidades pobres.
- Algunos tribunales se basan en fórmulas ordenadas por computadora para determinar las penas de cárcel y la libertad condicional, lo que puede discriminar a las minorías teniendo en cuenta factores de "riesgo" tales como sus vecindarios y los vínculos de amigos o familiares con el crimen.
- En el mundo de las finanzas, los corredores "raspan" los datos de fuentes en línea y otras en nuevas formas de tomar decisiones sobre el crédito o los seguros. Esto a menudo amplifica los prejuicios contra los más desfavorecidos, argumenta O'Neil.
Sus hallazgos se hicieron eco en un informe de la Casa Blanca el año pasado advirtiendo que los sistemas algorítmicos "no son infalibles-se basan en los insumos imperfectos, la lógica, la probabilidad y las personas que los diseñan".
El informe señaló que los sistemas de datos pueden idealmente ayudar a eliminar el sesgo humano, pero advirtió contra los algoritmos "sistemáticamente en desventaja ciertos grupos".
"Estos sistemas computacionales pueden inferir todo tipo de cosas sobre usted desde sus migajas digitales", dijo Tufekci en una reciente conferencia de TED.
"Pueden inferir su orientación sexual, sus rasgos de personalidad, sus tendencias políticas, tienen poder predictivo con altos niveles de precisión".
Dichas ideas pueden ser útiles en ciertos contextos -como ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar la depresión posparto- pero injustas en otros, dijo.
Parte del problema, dijo, proviene de pedir a las computadoras que respondan a preguntas que no tienen una sola respuesta correcta.
"Son preguntas subjetivas, abiertas y llenas de valor, preguntando a quién debe contratar la compañía, qué actualización de qué amigo se le debe mostrar, que convicto es más probable que reincidir".
Sugiere que una manera de remediar los efectos injustos puede ser la aplicación de las leyes existentes sobre protección del consumidor o prácticas engañosas.
Pasquale apunta a la ley de protección de datos de la Unión Europea, establecida a partir del próximo año para crear un "derecho de explicación" cuando los consumidores se ven afectados por una decisión algorítmica, como un modelo que podría ampliarse.
Esto "obligaría a la transparencia o impedirá que los algoritmos se utilicen en ciertos contextos", dijo.
Alethea Lange, analista de política del Centro para la Democracia y la Tecnología, dijo que el plan de la UE "suena bien", pero "es realmente oneroso" y arriesgó demostrar que es impracticable en la práctica.
Ella cree que la educación y la discusión pueden ser más importantes que la aplicación en el desarrollo de algoritmos más justos.
Lange dijo que su organización trabajó con Facebook, por ejemplo, para modificar una fórmula muy criticada que permitía a los publicistas usar "afinidad étnica" en su orientación.
"La gente se enoja y está buscando algo que culpar", dijo Daniel Castro, vicepresidente de la Fundación de Tecnología de la Información e Innovación.
"Estamos preocupados por el prejuicio, la responsabilidad y las decisiones éticas, pero estos existen si está utilizando algoritmos o no".
Phys.org
Cuando usted navega en línea para un nuevo par de zapatos, escoger una película para transmitir en Netflix o solicitar un préstamo de coche, un algoritmo probablemente tiene su palabra para decir sobre el resultado.
Las complejas fórmulas matemáticas están desempeñando un papel cada vez más importante en todos los ámbitos de la vida: desde la detección de cánceres de piel hasta la sugerencia de nuevos amigos en Facebook, decidir quién obtiene un empleo, cómo se despliegan los recursos policiales, quién obtiene un seguro a qué costo, o quien está en la lista de "No permitido a volar".
Algoritmos se están utilizando-experimentalmente-para escribir artículos de noticias de datos en bruto, mientras que la campaña presidencial de Donald Trump fue ayudado por los vendedores de comportamiento que utilizaron un algoritmo para localizar las concentraciones más altas de "votantes persuasibles".
Pero si bien estas herramientas automatizadas pueden inyectar una medida de objetividad en las decisiones subjetivas anteriores, los temores están aumentando por la falta de transparencia que los algoritmos pueden implicar, con la presión de aplicar estándares de ética o "rendición de cuentas".
La científica de datos Cathy O'Neil advierte sobre las fórmulas de "confiar ciegamente" para determinar un resultado justo.
"Los algoritmos no son inherentemente justos, porque la persona que construye el modelo define el éxito", dijo.
Ampliar desventajas
O'Neil argumenta que aunque algunos algoritmos pueden ser útiles, otros pueden ser nefastos. En su libro de 2016, "Weapons of Math Destruction", cita algunos ejemplos preocupantes en los Estados Unidos:- Las escuelas públicas en Washington DC en 2010 despidieron a más de 200 maestros -incluyendo a varios instructores muy respetados- basados en puntuaciones en una fórmula algorítmica que evaluó el rendimiento.
- Un hombre diagnosticado con desorden bipolar fue rechazado para el empleo en siete minoristas importantes después de que un tercero "prueba de la personalidad" lo considerara un riesgo alto basado en su clasificación algorítmica.
- Muchas jurisdicciones están utilizando "políticas preventivas" para trasladar los recursos a posibles "puntos calientes". O'Neill dice que dependiendo de cómo los datos son alimentados al sistema, esto podría conducir al descubrimiento de más delitos menores y un "bucle de retroalimentación" que estigmatiza a las comunidades pobres.
- Algunos tribunales se basan en fórmulas ordenadas por computadora para determinar las penas de cárcel y la libertad condicional, lo que puede discriminar a las minorías teniendo en cuenta factores de "riesgo" tales como sus vecindarios y los vínculos de amigos o familiares con el crimen.
- En el mundo de las finanzas, los corredores "raspan" los datos de fuentes en línea y otras en nuevas formas de tomar decisiones sobre el crédito o los seguros. Esto a menudo amplifica los prejuicios contra los más desfavorecidos, argumenta O'Neil.
Sus hallazgos se hicieron eco en un informe de la Casa Blanca el año pasado advirtiendo que los sistemas algorítmicos "no son infalibles-se basan en los insumos imperfectos, la lógica, la probabilidad y las personas que los diseñan".
El informe señaló que los sistemas de datos pueden idealmente ayudar a eliminar el sesgo humano, pero advirtió contra los algoritmos "sistemáticamente en desventaja ciertos grupos".
Migas digitales
Zeynep Tufekci, profesor de la Universidad de Carolina del Norte que estudia tecnología y sociedad, dijo que las decisiones automatizadas a menudo se basan en datos recopilados sobre personas, a veces sin su conocimiento."Estos sistemas computacionales pueden inferir todo tipo de cosas sobre usted desde sus migajas digitales", dijo Tufekci en una reciente conferencia de TED.
"Pueden inferir su orientación sexual, sus rasgos de personalidad, sus tendencias políticas, tienen poder predictivo con altos niveles de precisión".
Dichas ideas pueden ser útiles en ciertos contextos -como ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar la depresión posparto- pero injustas en otros, dijo.
Parte del problema, dijo, proviene de pedir a las computadoras que respondan a preguntas que no tienen una sola respuesta correcta.
"Son preguntas subjetivas, abiertas y llenas de valor, preguntando a quién debe contratar la compañía, qué actualización de qué amigo se le debe mostrar, que convicto es más probable que reincidir".
¿El modelo de la UE?
Frank Pasquale, profesor de derecho de la Universidad de Maryland y autor de "The Black Box Society: Los algoritmos secretos que controlan el dinero y la información", comparte las mismas preocupaciones.Sugiere que una manera de remediar los efectos injustos puede ser la aplicación de las leyes existentes sobre protección del consumidor o prácticas engañosas.
Pasquale apunta a la ley de protección de datos de la Unión Europea, establecida a partir del próximo año para crear un "derecho de explicación" cuando los consumidores se ven afectados por una decisión algorítmica, como un modelo que podría ampliarse.
Esto "obligaría a la transparencia o impedirá que los algoritmos se utilicen en ciertos contextos", dijo.
Alethea Lange, analista de política del Centro para la Democracia y la Tecnología, dijo que el plan de la UE "suena bien", pero "es realmente oneroso" y arriesgó demostrar que es impracticable en la práctica.
Ella cree que la educación y la discusión pueden ser más importantes que la aplicación en el desarrollo de algoritmos más justos.
Lange dijo que su organización trabajó con Facebook, por ejemplo, para modificar una fórmula muy criticada que permitía a los publicistas usar "afinidad étnica" en su orientación.
Chivo expiatorio
Otros, mientras tanto, advierten que los algoritmos no deberían ser un chivo expiatorio para los males de la sociedad."La gente se enoja y está buscando algo que culpar", dijo Daniel Castro, vicepresidente de la Fundación de Tecnología de la Información e Innovación.
"Estamos preocupados por el prejuicio, la responsabilidad y las decisiones éticas, pero estos existen si está utilizando algoritmos o no".
jueves, 9 de febrero de 2017
El obrero del futuro: el programador
El próximo gran trabajo masificado es la programación
Wired
Cuando le pido a la gente que represente a un codificador o programador, suele imaginar a alguien como Mark Zuckerberg: un desocupado de la universidad con capucha que construye una aplicación en un febril programa de 72 horas non stop-con el objetivo de hacerse increíblemente rico y, como dicen, conquistar el mundo."
Pero este estereotipo de Silicon Valley ni siquiera es geográficamente preciso. El Valle emplea sólo el 8 por ciento de los codificadores de la nación. ¿Todos los otros millones? Son más como Devon, un programador que conocí que ayuda a mantener un servicio de software de seguridad en Portland, Oregon. No va a ser fabulosamente rico, pero su trabajo es estable y gratificante: son 40 horas a la semana, bien pagado, y desafiante intelectualmente. "Mi papá era un tipo trabajador no calificado", me dice, y en muchos sentidos, Devon también.
Los políticos rutinariamente lamentan la pérdida de buenos empleos de los obreros. Un trabajo así se ve correctamente como un pilar de la sociedad civil de clase media. Y puede ser otra vez. ¿Qué pasa si la próxima gran categoría de trabajo de cuello azul ya está aquí - y es la programación? ¿Qué pasaría si consideráramos que el código no era un asunto sexy, sino el equivalente de un trabajo calificado en una planta de Chrysler?
Entre otras cosas, cambiaría la capacitación para la programación de empleos y que se anima a perseguirlos. Como mi amigo Anil Dash, un pensador de la tecnología y empresario, observa, los profesores y las empresas pasan menos tiempo instando a los niños a hacer costosos cuatro años de ciencias de la computación y en lugar de introducir más código a nivel profesional en la escuela secundaria. Usted podría aprender cómo hacerlo en un colegio comunitario; La gente de media carrera asistiría a intensos meses de duración programas como Dev Bootcamp. Habría menos énfasis en los chicos superdotados y más en el proletariado.
Estos tipos de codificadores no tendrán el conocimiento profundo para elaborar nuevos algoritmos salvajes para flash trading o redes neuronales. ¿Por qué tendrían que hacerlo? Ese nivel de experiencia raramente es necesario en un trabajo. Pero cualquier codificador de cuello azul será suficiente calificado para sling JavaScript para su banco local. Ese es un trabajo de clase media sólida, y los empleos de clase media están creciendo: el salario promedio nacional para puestos de TI es de alrededor de $ 81.000 (más del doble del promedio nacional para todos los puestos de trabajo), y el campo se ampliará en un 12 por ciento a partir de 2014 A 2024, más rápido que la mayoría de las otras ocupaciones.
En todo el país, la gente está aprovechando esta oportunidad, particularmente en los estados más afectados por la desindustrialización. En Kentucky, el veterano de la minería Rusty Justice decidió que el código podría reemplazar al carbón. Él cofundó Bit Source, una tienda de código que construye su fuerza de trabajo reciclando mineros de carbón como programadores. El entusiasmo es alto: la justicia consiguió 950 solicitudes para sus primeros 11 puestos. Los mineros, resulta, están acostumbrados al enfoque profundo, al juego en equipo, ya trabajar con la tecnología de ingeniería compleja. "Los mineros de carbón son realmente trabajadores de tecnología que se ensucian", dice Justice.
Mientras tanto, el Tennessee sin fines de lucro CodeTN está tratando de empujar a los niños de secundaria en los programas de codificación en los colegios comunitarios. Algunos estudiantes (y profesores) se preocupan de que los niños no encajan en el cliché de Zuckerberg. Ese es un albatros cultural, Caleb Fristoe, cofundador de CodeTN. "Tenemos que conseguir que más empleadores digan 'Sí, solo necesitamos a alguien para administrar la página de inicio de sesión'", dice. "No tienes que ser una superestrella."
Ahora, para estar seguro, la sociedad necesita algunas superestrellas! Innovadores serios, en las empresas y en la academia, son los que crean nuevos campos como el aprendizaje automático. Pero eso no excluye una nueva visión general de lo que la mayoría del trabajo de programación realmente es. Durante décadas, la cultura pop (y, francamente, los escritores como yo) han sobrepromoted el codificador "solitario genio". Hemos cooed sobre los multimillonarios programadores de The Social Network y los hackers Anonymized, emo, cuero-revestidos del Sr. Robot. Pero los verdaderos héroes son las personas que van a trabajar todos los días y dan buenos resultados, ya sean automóviles, carbón o código.
Wired
Cuando le pido a la gente que represente a un codificador o programador, suele imaginar a alguien como Mark Zuckerberg: un desocupado de la universidad con capucha que construye una aplicación en un febril programa de 72 horas non stop-con el objetivo de hacerse increíblemente rico y, como dicen, conquistar el mundo."
Pero este estereotipo de Silicon Valley ni siquiera es geográficamente preciso. El Valle emplea sólo el 8 por ciento de los codificadores de la nación. ¿Todos los otros millones? Son más como Devon, un programador que conocí que ayuda a mantener un servicio de software de seguridad en Portland, Oregon. No va a ser fabulosamente rico, pero su trabajo es estable y gratificante: son 40 horas a la semana, bien pagado, y desafiante intelectualmente. "Mi papá era un tipo trabajador no calificado", me dice, y en muchos sentidos, Devon también.
Los políticos rutinariamente lamentan la pérdida de buenos empleos de los obreros. Un trabajo así se ve correctamente como un pilar de la sociedad civil de clase media. Y puede ser otra vez. ¿Qué pasa si la próxima gran categoría de trabajo de cuello azul ya está aquí - y es la programación? ¿Qué pasaría si consideráramos que el código no era un asunto sexy, sino el equivalente de un trabajo calificado en una planta de Chrysler?
Entre otras cosas, cambiaría la capacitación para la programación de empleos y que se anima a perseguirlos. Como mi amigo Anil Dash, un pensador de la tecnología y empresario, observa, los profesores y las empresas pasan menos tiempo instando a los niños a hacer costosos cuatro años de ciencias de la computación y en lugar de introducir más código a nivel profesional en la escuela secundaria. Usted podría aprender cómo hacerlo en un colegio comunitario; La gente de media carrera asistiría a intensos meses de duración programas como Dev Bootcamp. Habría menos énfasis en los chicos superdotados y más en el proletariado.
Estos tipos de codificadores no tendrán el conocimiento profundo para elaborar nuevos algoritmos salvajes para flash trading o redes neuronales. ¿Por qué tendrían que hacerlo? Ese nivel de experiencia raramente es necesario en un trabajo. Pero cualquier codificador de cuello azul será suficiente calificado para sling JavaScript para su banco local. Ese es un trabajo de clase media sólida, y los empleos de clase media están creciendo: el salario promedio nacional para puestos de TI es de alrededor de $ 81.000 (más del doble del promedio nacional para todos los puestos de trabajo), y el campo se ampliará en un 12 por ciento a partir de 2014 A 2024, más rápido que la mayoría de las otras ocupaciones.
En todo el país, la gente está aprovechando esta oportunidad, particularmente en los estados más afectados por la desindustrialización. En Kentucky, el veterano de la minería Rusty Justice decidió que el código podría reemplazar al carbón. Él cofundó Bit Source, una tienda de código que construye su fuerza de trabajo reciclando mineros de carbón como programadores. El entusiasmo es alto: la justicia consiguió 950 solicitudes para sus primeros 11 puestos. Los mineros, resulta, están acostumbrados al enfoque profundo, al juego en equipo, ya trabajar con la tecnología de ingeniería compleja. "Los mineros de carbón son realmente trabajadores de tecnología que se ensucian", dice Justice.
Mientras tanto, el Tennessee sin fines de lucro CodeTN está tratando de empujar a los niños de secundaria en los programas de codificación en los colegios comunitarios. Algunos estudiantes (y profesores) se preocupan de que los niños no encajan en el cliché de Zuckerberg. Ese es un albatros cultural, Caleb Fristoe, cofundador de CodeTN. "Tenemos que conseguir que más empleadores digan 'Sí, solo necesitamos a alguien para administrar la página de inicio de sesión'", dice. "No tienes que ser una superestrella."
Ahora, para estar seguro, la sociedad necesita algunas superestrellas! Innovadores serios, en las empresas y en la academia, son los que crean nuevos campos como el aprendizaje automático. Pero eso no excluye una nueva visión general de lo que la mayoría del trabajo de programación realmente es. Durante décadas, la cultura pop (y, francamente, los escritores como yo) han sobrepromoted el codificador "solitario genio". Hemos cooed sobre los multimillonarios programadores de The Social Network y los hackers Anonymized, emo, cuero-revestidos del Sr. Robot. Pero los verdaderos héroes son las personas que van a trabajar todos los días y dan buenos resultados, ya sean automóviles, carbón o código.
domingo, 9 de octubre de 2016
La ausente discusión sobre la economía digital en la campaña política americana
El debate político faltante sobre la economía digital
Bhaskar Chakravorti - Harvard Business Review
Esta estación de la elección presidencial de EE.UU. nos lleva a replantear muchas de las normas. Sin embargo, aunque se siente como una gran cantidad de nuestra sabiduría política convencional está consiguiendo puesto de cabeza, una cosa que no ha aparecido para avanzar es la forma en que hablamos de la economía. Estamos concentrados en puestos de trabajo, pero estamos saltando una necesaria discusión de cómo la economía digital está dando forma a esos puestos de trabajo. El contenido de las campañas todavía parece en gran medida sus raíces en el siglo 20, mientras que gran parte de nuestro trabajo está acometiendo para satisfacer las demandas de la 21a.
Los candidatos están hablando de seguridad cibernética (de hecho, incluso se pusieron de acuerdo sobre su importancia en el primer debate) - pero incluso eso se ha tratado ampliamente en golpes de refilón. Hillary Clinton tiene una agenda de tecnología y la innovación. Y Donald Trump dio empresario Peter Thiel una posición prominente hablar en la convención republicana. Sin embargo, sus opiniones sobre cómo la economía digital será sacar adelante al país todavía parecen poco claros.
Este vacío en el contenido de las campañas es tan desconcertante como muchas otras preocupaciones que los votantes tienen acerca de los candidatos. Aquí hay cinco aspectos de nuestra realidad digital compartida que afectan a la economía - y merecen más atención en nuestro discurso público:
El auge de la llamada "economía concierto" ha reconfigurado la forma en que pensamos acerca de los modelos de negocio y puestos de trabajo, ejemplificados por los gustos de Uber y TaskRabbit. De acuerdo con un estudio realizado por Lawrence Katz de la Universidad de Harvard y de Princeton Alan Krueger, todos los nuevos empleos netos creados en los EE.UU. desde 2005 se deben a este fenómeno. Cada vez más trabajadores son contratistas o trabajadores independientes y dependen cada vez más intermediarios digitales para hacer su trabajo.
Lo que podríamos estar hablando ahora: Estrategias para el aprovechamiento de las ventajas intrínsecas de las industrias digitales de Estados Unidos. ¿Podemos permitir una mayor innovación a través de asociaciones público-privadas para acelerar el crecimiento, aumentar la productividad y crear puestos de trabajo?
A pesar de que el Internet crea puestos de trabajo, hace que otros puestos de trabajo obsoletos. Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee en el MIT han argumentado que los avances en la tecnología digital y sus aplicaciones a la automatización - desde la mejora de la robótica industrial a servicios de traducción automática - explican el lento crecimiento del empleo de los últimos años, y la situación sólo empeorará.
Considere algunos análisis aleccionador de McKinsey sobre la base de un análisis de más de 750 ocupaciones. Si usted es un empleado de contabilidad de contabilidad o auditoría, el 86% de sus tareas podría automatizarse con la tecnología actual - y hay 1,6 millones de estos trabajadores; como un empleado de almacén y de relleno fin, el 85% de su trabajo podría automatizarse ahora - y hay 1,8 millones de estos trabajadores; como la preparación de alimentos y de los trabajadores del Servicio, incluyendo la comida rápida, el 74% de sus tareas podría automatizarse - y hay 3 millones de estos trabajadores. Una herramienta diferente puede predecir el riesgo de automatización de cualquier tipo de trabajo, basado en un estudio de Oxford.
Hasta ahora los puestos de trabajo en situación de riesgo cayeron en categorías muy específicas; con la inteligencia artificial, grandes volúmenes de datos, tecnologías de sensores, los coches sin conductor, la robótica avanzada y la impresión en 3D, entre otras ramas de la tecnología digital, las tareas más sofisticadas serán los siguientes.
Lo que podríamos estar hablando ahora: Estrategias para la incorporación de aumento de la automatización en nuestros lugares de trabajo y para los trabajadores adquirir nuevas calificaciones para cumplir con estos nuevos retos.
Durante las últimas tres décadas, la participación del trabajo de la producción se ha reducido a nivel mundial del 64% al 59%, mientras que la proporción de los ingresos va a la parte superior del 1% de los estadounidenses aumentó de 9% en la década de 1970 al 22% recientemente. El acceso a la infraestructura digital es ahora un factor crítico para determinar el acceso a las oportunidades de ascender en la escala de ingresos, la productividad y el acceso a los servicios esenciales. Según las estadísticas recopiladas por la Casa Blanca, en 2015, uno de cada cuatro estadounidenses no tienen acceso a Internet en el hogar; Hispanos, negros y nativos americanos hogares rastro casas blancas en la adopción de internet en más de un 10%; en general, más viejo, menos educación, menores ingresos y las zonas rurales tienen menos opciones y conexiones de Internet más lentas, la creación de un círculo vicioso y la profundización de una "brecha digital".
Incluso los beneficios de la economía concierto no se distribuyen de manera uniforme; considere las principales ciudades de Viajes: se concentran en las áreas urbanas de alta tecnología con niños, por lo general lejos de los estados clave electorales de Ohio o Florida. En otras palabras, un obrero despedido de forma automática no puede esperar para compensar la pérdida de ingresos por la conducción de Uber.
Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Cómo digital de la iniciativa empresarial se distribuye geográficamente y cómo mejorar la infraestructura de nuestro servicio de Internet, que proporciona acceso a las oportunidades digitales más uniformemente a través de los EE.UU.
Resulta, China, está montando una aún más profunda amenaza competitiva en el frente digital. Nuestro Índice de Evolución Digital indica que China es el líder mundial en el impulso digital, mientras que los EE.UU. en el puesto 30 de los 50 países estudiados. En los últimos tiempos, es China, no Silicon Valley, tomando la iniciativa en el desarrollo de las tecnologías móviles.
"Francamente, el tropo que en China copia a los EE.UU. no ha sido así durante años, y en el móvil es todo lo contrario: El EE.UU. menudo copias China", según Ben Thompson, el fundador de la firma de investigación de tecnología, Stratechery. "Para la aplicación Facebook Messenger, por ejemplo, la mejor manera de entender su hoja de ruta es mirar WeChat."
En cuanto a la ventaja de fabricación que a menudo impulsa a China a la vanguardia, hay una nueva - llevado digitalmente - frontera emergente que continuará para abrir una brecha de competitividad entre EE.UU. y China. Si bien, todavía hay sólo 36 robots por cada 10.000 trabajadores de fabricación en China, Beijing se ha fijado el objetivo de elevar el coeficiente de robot a trabajador a más de 100 en 2020.
El gobierno chino de "Made in China 2025" proporciona a los fabricantes con cientos de miles de millones de dólares en recursos para las mejoras tecnológicas, incluyendo maquinaria y robots avanzados, de acuerdo con la predicción de una revolución inminente robot en la China de McKinsey. Esto se añadirá a un interés compuesto del desafío creación de empleo en los EE.UU. como la fabricación de China renueva su competitividad global.
Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Dónde competitividad EE.UU. se encuentra en el mundo de las tecnologías emergentes y las empresas basadas en la forma en EE.UU. planificar innovando para responder a los retos competitivos del mañana. Debemos tener una conversación honesta sobre el hecho de que los puestos de trabajo, la ventaja competitiva y la productividad ya no están atrapados en un modelo de principios del siglo 20 de la industrialización.
Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Cómo las escuelas están planeando para enseñar a sus estudiantes las habilidades y el pensamiento necesarias para prosperar en un mundo digital.
Por supuesto, habrá quienes sostienen que las campañas electorales estadounidenses son simplemente de los estados más disputados. ¿Cómo puede Ohio, por ejemplo, beneficiarse de este enfoque en las industrias de nuevos cuño digitales u otros? Yo diría que, incluso en Ohio, hay posibilidades muy interesantes siendo ignorados por las campañas. Los candidatos harían bien mediante la lectura de The Smartest Places on Earth en el que los autores Antoine van Agtmael y Fred Bakker han gastado mucho tiempo y energía visitar una multitud de futuro putativo brainbelt ubicaciones en los EE.UU. y en otros lugares. Su conclusión: Akron, Ohio, es uno de los "lugares más elegantes en la tierra" y que podría muy bien ser re-posiciona de ser la capital de los neumáticos de ayer a la capital de polímero de mañana del mundo.
Los polímeros son otorgados muy lejos de la economía digital, pero igual de rico en posibilidades. Pero al mismo mínimo que requiere el próximo líder del mundo libre - quienquiera que resulta ser - dar un paso en el siglo 21
Bhaskar Chakravorti - Harvard Business Review
Esta estación de la elección presidencial de EE.UU. nos lleva a replantear muchas de las normas. Sin embargo, aunque se siente como una gran cantidad de nuestra sabiduría política convencional está consiguiendo puesto de cabeza, una cosa que no ha aparecido para avanzar es la forma en que hablamos de la economía. Estamos concentrados en puestos de trabajo, pero estamos saltando una necesaria discusión de cómo la economía digital está dando forma a esos puestos de trabajo. El contenido de las campañas todavía parece en gran medida sus raíces en el siglo 20, mientras que gran parte de nuestro trabajo está acometiendo para satisfacer las demandas de la 21a.
Los candidatos están hablando de seguridad cibernética (de hecho, incluso se pusieron de acuerdo sobre su importancia en el primer debate) - pero incluso eso se ha tratado ampliamente en golpes de refilón. Hillary Clinton tiene una agenda de tecnología y la innovación. Y Donald Trump dio empresario Peter Thiel una posición prominente hablar en la convención republicana. Sin embargo, sus opiniones sobre cómo la economía digital será sacar adelante al país todavía parecen poco claros.
Este vacío en el contenido de las campañas es tan desconcertante como muchas otras preocupaciones que los votantes tienen acerca de los candidatos. Aquí hay cinco aspectos de nuestra realidad digital compartida que afectan a la economía - y merecen más atención en nuestro discurso público:
La economía digital como una oportunidad de crecimiento
Las cinco empresas más grandes del mundo (por capitalización de mercado) son todos de América y competir en el ámbito digital: Apple, alfabeto, Amazon, Microsoft y Facebook. Como la mayoría de nosotros sabemos por ahora, tenemos una economía cada vez más a Internet con alimentación propia. Un estudio de 2011 de McKinsey estima que el Internet representó el 21% del crecimiento del PIB en los últimos cinco años en los países desarrollados estudiados, un fuerte aumento sobre la contribución del 10% durante los 15 años anteriores.El auge de la llamada "economía concierto" ha reconfigurado la forma en que pensamos acerca de los modelos de negocio y puestos de trabajo, ejemplificados por los gustos de Uber y TaskRabbit. De acuerdo con un estudio realizado por Lawrence Katz de la Universidad de Harvard y de Princeton Alan Krueger, todos los nuevos empleos netos creados en los EE.UU. desde 2005 se deben a este fenómeno. Cada vez más trabajadores son contratistas o trabajadores independientes y dependen cada vez más intermediarios digitales para hacer su trabajo.
Lo que podríamos estar hablando ahora: Estrategias para el aprovechamiento de las ventajas intrínsecas de las industrias digitales de Estados Unidos. ¿Podemos permitir una mayor innovación a través de asociaciones público-privadas para acelerar el crecimiento, aumentar la productividad y crear puestos de trabajo?
La economía digital como riesgo de empleo
A pesar de que el Internet crea puestos de trabajo, hace que otros puestos de trabajo obsoletos. Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee en el MIT han argumentado que los avances en la tecnología digital y sus aplicaciones a la automatización - desde la mejora de la robótica industrial a servicios de traducción automática - explican el lento crecimiento del empleo de los últimos años, y la situación sólo empeorará.Considere algunos análisis aleccionador de McKinsey sobre la base de un análisis de más de 750 ocupaciones. Si usted es un empleado de contabilidad de contabilidad o auditoría, el 86% de sus tareas podría automatizarse con la tecnología actual - y hay 1,6 millones de estos trabajadores; como un empleado de almacén y de relleno fin, el 85% de su trabajo podría automatizarse ahora - y hay 1,8 millones de estos trabajadores; como la preparación de alimentos y de los trabajadores del Servicio, incluyendo la comida rápida, el 74% de sus tareas podría automatizarse - y hay 3 millones de estos trabajadores. Una herramienta diferente puede predecir el riesgo de automatización de cualquier tipo de trabajo, basado en un estudio de Oxford.
Hasta ahora los puestos de trabajo en situación de riesgo cayeron en categorías muy específicas; con la inteligencia artificial, grandes volúmenes de datos, tecnologías de sensores, los coches sin conductor, la robótica avanzada y la impresión en 3D, entre otras ramas de la tecnología digital, las tareas más sofisticadas serán los siguientes.
Lo que podríamos estar hablando ahora: Estrategias para la incorporación de aumento de la automatización en nuestros lugares de trabajo y para los trabajadores adquirir nuevas calificaciones para cumplir con estos nuevos retos.
La economía digital como fuente de desigualdades sociales
Los cambios citados anteriormente van a seguir para exacerbar las desigualdades. El valor asociado a las industrias digitales afluyen a los dueños del capital y los trabajadores de mayor cualificación.Durante las últimas tres décadas, la participación del trabajo de la producción se ha reducido a nivel mundial del 64% al 59%, mientras que la proporción de los ingresos va a la parte superior del 1% de los estadounidenses aumentó de 9% en la década de 1970 al 22% recientemente. El acceso a la infraestructura digital es ahora un factor crítico para determinar el acceso a las oportunidades de ascender en la escala de ingresos, la productividad y el acceso a los servicios esenciales. Según las estadísticas recopiladas por la Casa Blanca, en 2015, uno de cada cuatro estadounidenses no tienen acceso a Internet en el hogar; Hispanos, negros y nativos americanos hogares rastro casas blancas en la adopción de internet en más de un 10%; en general, más viejo, menos educación, menores ingresos y las zonas rurales tienen menos opciones y conexiones de Internet más lentas, la creación de un círculo vicioso y la profundización de una "brecha digital".
Incluso los beneficios de la economía concierto no se distribuyen de manera uniforme; considere las principales ciudades de Viajes: se concentran en las áreas urbanas de alta tecnología con niños, por lo general lejos de los estados clave electorales de Ohio o Florida. En otras palabras, un obrero despedido de forma automática no puede esperar para compensar la pérdida de ingresos por la conducción de Uber.
Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Cómo digital de la iniciativa empresarial se distribuye geográficamente y cómo mejorar la infraestructura de nuestro servicio de Internet, que proporciona acceso a las oportunidades digitales más uniformemente a través de los EE.UU.
El papel de la economía digital en la competitividad del país
Gran parte de la retórica electoral se ha centrado en los acuerdos de competitividad y comerciales en curso con otros países, en particular China, así como las asociadas a la Asociación Transpacífica.Resulta, China, está montando una aún más profunda amenaza competitiva en el frente digital. Nuestro Índice de Evolución Digital indica que China es el líder mundial en el impulso digital, mientras que los EE.UU. en el puesto 30 de los 50 países estudiados. En los últimos tiempos, es China, no Silicon Valley, tomando la iniciativa en el desarrollo de las tecnologías móviles.
"Francamente, el tropo que en China copia a los EE.UU. no ha sido así durante años, y en el móvil es todo lo contrario: El EE.UU. menudo copias China", según Ben Thompson, el fundador de la firma de investigación de tecnología, Stratechery. "Para la aplicación Facebook Messenger, por ejemplo, la mejor manera de entender su hoja de ruta es mirar WeChat."
En cuanto a la ventaja de fabricación que a menudo impulsa a China a la vanguardia, hay una nueva - llevado digitalmente - frontera emergente que continuará para abrir una brecha de competitividad entre EE.UU. y China. Si bien, todavía hay sólo 36 robots por cada 10.000 trabajadores de fabricación en China, Beijing se ha fijado el objetivo de elevar el coeficiente de robot a trabajador a más de 100 en 2020.
El gobierno chino de "Made in China 2025" proporciona a los fabricantes con cientos de miles de millones de dólares en recursos para las mejoras tecnológicas, incluyendo maquinaria y robots avanzados, de acuerdo con la predicción de una revolución inminente robot en la China de McKinsey. Esto se añadirá a un interés compuesto del desafío creación de empleo en los EE.UU. como la fabricación de China renueva su competitividad global.
Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Dónde competitividad EE.UU. se encuentra en el mundo de las tecnologías emergentes y las empresas basadas en la forma en EE.UU. planificar innovando para responder a los retos competitivos del mañana. Debemos tener una conversación honesta sobre el hecho de que los puestos de trabajo, la ventaja competitiva y la productividad ya no están atrapados en un modelo de principios del siglo 20 de la industrialización.
La economía digital como un punto de apoyo para la Educación Pública
El Informe sobre el Desarrollo Mundial 2016 del Banco Mundial: Los dividendos digitales propone invertir en los "complementos análogo" de la economía digital, incluyendo la adaptación de habilidades para obtener el máximo provecho de la revolución digital. El informe sostiene que los gobiernos deberían facilitar la innovación y fortalecer la educación y desarrollo de habilidades. Es aún más esencial ahora para invertir en un sistema de educación que fomente el pensamiento crítico, habilidades humanísticas y creativas que los diferencian de los sistemas automatizados y AI. Las tecnologías digitales, desde ordenadores a MOOCs hasta juegos interactivos pueden ayudar a reinventar la educación pública.Lo que podríamos estar hablando ahora: ¿Cómo las escuelas están planeando para enseñar a sus estudiantes las habilidades y el pensamiento necesarias para prosperar en un mundo digital.
Por supuesto, habrá quienes sostienen que las campañas electorales estadounidenses son simplemente de los estados más disputados. ¿Cómo puede Ohio, por ejemplo, beneficiarse de este enfoque en las industrias de nuevos cuño digitales u otros? Yo diría que, incluso en Ohio, hay posibilidades muy interesantes siendo ignorados por las campañas. Los candidatos harían bien mediante la lectura de The Smartest Places on Earth en el que los autores Antoine van Agtmael y Fred Bakker han gastado mucho tiempo y energía visitar una multitud de futuro putativo brainbelt ubicaciones en los EE.UU. y en otros lugares. Su conclusión: Akron, Ohio, es uno de los "lugares más elegantes en la tierra" y que podría muy bien ser re-posiciona de ser la capital de los neumáticos de ayer a la capital de polímero de mañana del mundo.
Los polímeros son otorgados muy lejos de la economía digital, pero igual de rico en posibilidades. Pero al mismo mínimo que requiere el próximo líder del mundo libre - quienquiera que resulta ser - dar un paso en el siglo 21
domingo, 15 de mayo de 2016
La robotización y el mercado de trabajo a futuro
Los robots no sólo va a ocupar puestos de trabajo, sino a van a crearlos
por Mynul Khan - TechCrunch
Los robots y la inteligencia artificial han recorrido un largo camino desde un Roomba entró en su casa para aspirar su piso y Siri dio consejos sobre los mejores restaurantes italianos de la zona de sus padres.
Los automóviles circulan a sí mismos. Los robots ofrecen pizza. Una revolución está en marcha. De acuerdo con un 2013 Universidad de Oxford estudio, la mitad de los empleos en Estados Unidos podría ser automatizado en las próximas dos décadas. El estudio identificó transporte, logística y trabajos administrativos como los más vulnerables a la automatización. Otros afirman que es sólo una cuestión de tiempo que los robots sustituyen a los maestros, agentes de viajes, intérpretes y una serie de otras profesiones.
Con la perspectiva de estos puestos de trabajo de desaparecer, muchos futuristas y economistas están considerando la posibilidad de un futuro sin trabajo. Sus predicciones de lo que se vería esto por lo general se centran en torno a dos escenarios: una distopía donde los humanos ya no tienen empleos o ingresos, lo que lleva a un aumento de la desigualdad de ingresos y la agitación social, o una utopía donde los gobiernos dan los ingresos de sus ciudadanos, que entonces será capaz a llevar vidas más productivas, creativas y empresariales.
Creo que es hora de mirar esto de una manera diferente: Robots en la fuerza de trabajo presentan una oportunidad para estimular el crecimiento del empleo y crear nuevos tipos de trabajo. Los robots no se limitan a tomar puestos de trabajo, que también va a crear ellos.
Una historia de la tecnología
Mientras que la tecnología avanza a un ritmo sin precedentes, nuestra época no es el primero en sufrir un cambio tecnológico importante. Desde la invención de la rueda de prensa de Gutenberg, los seres humanos han innovado y adaptado a las nuevas tecnologías a lo largo de la historia. Y por el mismo tiempo, ha habido preocupaciones acerca de cómo las nuevas tecnologías afectarían a los trabajadores.En cada caso, estas tecnologías condujeron a nuevas industrias y puestos de trabajo. La invención de la imprenta en 1440 permitió la producción masiva de libros, lo que lleva a los trabajos para la fabricación de libros, transportarlos, comercializarlos y venderlos. imprentas surgieron. La caída de los costes de impresión llevó a los periódicos. Sí, la imprenta puso escribas fuera del negocio, pero los nuevos puestos de trabajo se desarrolló pronto para tomar su lugar.
Para ejemplos más recientes, considere la agricultura y los textiles. En la década de 1800, el 80 por ciento de los empleos en Estados Unidos estaban en las granjas. Hoy en día, sólo el 2 por ciento lo son. Sin embargo, como sabemos, la mecanización de la agricultura no arruinar la economía. De hecho, continúa hoy en día, ya que los robots hacen que la agricultura sea más fácil y más verde.
Casi al mismo tiempo, la industria textil sufrió cambios tecnológicos significativos. Con la revolución industrial llegó telares mecánicos y otros equipos mecánicos que han reducido la necesidad de mano de obra en la producción de textiles.
No todo el mundo tendrá que ser un ingeniero para encontrar puestos de trabajo creados por robots.Miedo de perder sus puestos de trabajo, los luditas, un grupo de trabajadores del sector textil y tejedores autónomos, protestaron el uso de este tipo de máquinas en Inglaterra, incluso destruirlos e incitar a una rebelión que requiere una fuerza militar para reprimir. El hecho de que llamar a alguien un ludita hoy es un insulto muestra cómo eran sus preocupaciones carecen de fundamento.
No hay más que mirar a nuestro pasado de pistas sobre nuestro futuro. Sí, los robots harán la mayor parte de los seres humanos de trabajo hacer hoy, lo que afecta la fuerza de trabajo humana y el tipo de trabajo que hacen los humanos. Pero como la historia nos muestra, eso no quiere decir que no habrá ningún trabajo a la izquierda para los seres humanos. La fuerza de trabajo estadounidense ha resistido los cambios dramáticos en los últimos doscientos años. Es resistente y adaptable.
Empleos del futuro
Podemos tener una idea de qué puestos de trabajo del futuro se parecerán examinado 'debilidades y fortalezas de los humanos robots.Los robots no tienen todavía la capacidad de realizar tareas complejas como la negociación o la persuasión, y no son tan eficientes en la generación de nuevas ideas ya que están en la solución de problemas. Esto significa que los trabajos que requieren creatividad, la inteligencia emocional y habilidades sociales son poco probables para ser llenado por los robots en el corto plazo. Es probable que nuestros administradores, enfermeras, artistas y empresarios seguirán siendo humano.
Todos sabemos lo bueno que es cuando la tecnología funciona - y lo frustrante que es cuando no lo hace. Incluso las empresas de tecnología sofisticada no han eliminado sus equipos de apoyo al cliente humanos, porque cuando algo va mal, a menudo es un ser humano que necesita para repararlo.
Siempre habrá una necesidad de en el lugar, el trabajo humano y la experiencia cuando nos ocupamos de las máquinas. Los robots tendrán problemas técnicos, necesitan actualizaciones y requieren nuevas piezas. Al confiar cada vez más en sistemas mecanizados y la automatización, se requerirá más personas con habilidades técnicas para mantener, sustituir, actualizar y corregir estos sistemas y hardware.
Consideramos que esta partida ya. Los departamentos de TI han surgido debido a la existencia de las tecnologías digitales. administrador de la red, técnico de servicio de campo y desarrollador web son títulos de trabajo que no existían hace 30 años.
La tecnología no sólo ha creado departamentos y puestos de trabajo dentro de las empresas, sino que creó la necesidad de totalmente nuevas empresas y negocios. La demanda de conocimientos técnicos sólo aumentará con un aumento de la automatización: Alguien tiene que fijar el robot cuando una pieza es defectuosa. Coches sin conductor embargo, se requerirá la mecánica.
Los nuevos empleos serán creados en (STEM) campos de la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas como la nanotecnología y la robótica. Un estudio de 2011 encontró que un millón de robots industriales creados directamente a cerca de tres millones de puestos de trabajo. De los seis países examinados en el estudio, cinco vieron sus tasas de desempleo disminuyen a medida que el número de robots utilizados subió.
Este estudio mostró la creación de empleo se extenderá más allá de los campos de STEM. Los autores identificaron seis sectores en que era probable para aumentar directamente debido a los robots de empleo: la automoción, la electrónica, la energía renovable, sistemas expertos, la robótica y alimentos y bebidas. No todo el mundo tendrá que ser un ingeniero para encontrar puestos de trabajo creados por robots.
No necesitamos para convertirse en luditas modernos, con miedo de perder nuestro trabajo y en la sociedad a los robots. Por el contrario, podemos darles la bienvenida, sabiendo que van a hacer la vida más fácil, ya que la tecnología hace siempre, y sabiendo que por su propia existencia, que crearán nuevos puestos de trabajo.
Estoy deseando a un futuro donde los robots estimulan el crecimiento del empleo y crean excitante trabajo que ni siquiera podemos imaginar hoy en día.
lunes, 18 de abril de 2016
¿Fintech puede cambiar la banca y las finanzas?
La dominación del mundo: La nueva Fintech
Oscar A. Jofre
La banca, finanzas y seguros han sido en gran parte constante e invariable durante décadas. Ha sido la propia definición de una institución del tipo "club de viejos amigos": estática, monopolista, y de gran alcance. La competencia no ha llegado desde el interior, por lo menos no en la misma medida en que lo hizo una vez, con los bancos monstruo trabajando duro para tomar simplemente trozos de unos a otros. Fintech está tomando lentamente sobre segmentos de negocio completos, y la movilización de un nuevo grupo demográfico que es cualquier cosa menos de edad.
Para aquellos que están totalmente opuesto al sector Fintech, esto realmente va a asustar.
El cambio es de miedo, pero es necesario. La tecnología ha intervenido y ha creado la innovación del estancamiento, y pivota toda una industria llena de jugadores demasiado altos cargos y prudentes para siquiera moverse. De repente, los bancos no tienen más remedio que volver a pensar su estrategia a largo plazo con el fin de seguir compitiendo contra soluciones tecnológicas financieros ágiles más que se han infiltrado en el mercado y de alguna manera para ganar fuerza contra los oligopolios de mercado en algunos casos, y enorme financiera recursos de la mayoría.
Fintech es bastante aterrador para muchas personas, especialmente cuando teniendo en cuenta lo perjudicial este sector ha sido. Fintech ya se ha interrumpido la banca, lo que demuestra el modelo se rompió, en segundo lugar, ha perturbado los mercados de capitales mediante la democratización de cómo el capital se puede elevar e invirtió, y en tercer lugar, está empezando a cambiar cómo funciona el negocio de seguros. Se utiliza la tecnología y los cambios culturales hacia cambios regulatorios para permitir a los inversores de todos los días no acreditadas para invertir. Crowdfunding la equidad faculta a la gente a llegar a ser potencialmente una parte del gran cambio, tomar algo antes de la competencia de los capitalistas de riesgo, inversores ángel, y la riqueza, y hacerlo accesible. Los empresarios se benefician de un acceso más fácil al capital, y los inversores de más opciones.
Lo que todo esto demuestra es que estamos en medio de una revolución Fintech, y no hay manera de detenerlo. El aferrarse a las viejas maneras de hacer las cosas, insistiendo en que eran de alguna manera mejor porque estaban familiarizados implica que no hay lugar para el miedo en las finanzas y en los negocios. Fintech es un positivo. Los inversores, consumidores, y de hecho incluso los bancos deben saber que esto es motivo de optimismo, porque representa una oportunidad para ser mejor, para hacerlo mejor, y para hacer más.
Lo que esto significa es que los nuevos operadores que están impactando en estos sectores se están convirtiendo en empresas globales dominantes durante la noche, algo que no hemos visto en el pasado. Considere algunas de las historias de éxito de crowdfunding la equidad en los EE.UU. e internacionalmente: OurCrowd tiene ofertas cerrado con éxito para las empresas que buscan por más de $ 25 millones en financiación y StartEngine cuenta con más de $ 70 millones en reservas, y estas historias no son ni siquiera un rasguño en la superficie.
Se necesita muy inversores con visión de futuro para ver esto y muchos están recibiendo en la lista. No son los inversores que frenan, diciendo que las nuevas formas de financiación crowdfunding como la equidad no funcionarán, son los actores de la industria establecidos, y lo hacen porque tienen miedo. Se niegan a adaptarse. Ellos ven el cambio, y que 2016 es el año en que las empresas Fintech avanzar al primer plano, y comienzan a convertirse en la casa dominante en todo el mundo. Ellos no están acostumbrados a este tipo de competidor. Ellos solamente nunca he competido contra las organizaciones exactamente iguales a los suyos, y que les asusta.
Prepárate, para aquellos que creen que esto sólo ocurre en su ciudad o país: la irrupción es global y Fintech es una onda de marea.
.png)
