Category Archives: Microsoft

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Opinion: La importancia de GitHub para Microsoft y el desarrollo de software en general

La importancia de GitHub en el mundo del desarrollo software quizás no es valorado por el publico en general, pero si pudiese compararse con algo, seria como el Cobalto o el Litio para el coche eléctrico, la materia prima para que proyectos software de todo tipo salgan adelante.

Satya Nadella fue nombrado CEO de Microsoft ha llevado en línea ascendente a la empresa hasta recuperar lo que había dilapidado su antecesor en el cargo.

Además a pasado de ser una empresa que vendía cajas con licencia de uso de software a ser una empresa de servicios, recordemos que el lanzamiento de Windows 10 fue en los primeros meses gratuito, y su paquete estrella ha pasado a modo suscripción con el modo Office365.

Todo esto viene a definir lo que en el futuro Microsoft va a ser, un ecosistema de soluciones de todo tipo, desde lo básico y gratuito, pasando por el código libre a las herramientas mas avanzadas de Inteligencia Artificial, Business Intelligence, todas las herramientas de Azure, etc, etc…

De verdad me parece una buena apuesta por parte de Microsoft y seguramente una de las mas rentables en el corto plazo.

Antonio Sanchez.

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Web scraping: ¿legal, ilegal, o depende?

LinkedIn scrapingUn juez norteamericano ha ordenado a Microsoft que elimine en un plazo de 24 horas toda tecnología destinada a impedir que una compañía, hiQ Labs, obtenga datos públicos de LinkedIn mediante web scraping. Específicamente, lo que el juez afirma al conceder el recurso interpuesto por hiQ Labs ante la afirmación de LinkedIn de que era ilegal hacer scraping de su página web sin su permiso, es que LinkedIn no puede prohibir ni bloquear el acceso selectivo de una compañía a datos que han sido hechos públicos a través de su servicio.

La compañía, hiQ Labs, se dedica a recolectar datos de diversas fuentes para, según ellos mismos, ayudar a los directivos a tomar mejores decisiones sobre las personas, básicamente atraer o retener talento. La práctica de extraer datos de diversos servicios es habitual entre startups de analítica, sobre todo en la fase en la que intentan construir su oferta de servicios y aun no cuentan con la masa crítica suficiente como para intentar obtener esos datos por sí mismas. Los servicios de analítica de ese tipo son cada vez más habituales a medida que resulta más posible obtener imágenes útiles de un usuario a partir de los datos que comparte en páginas sociales de diversos tipos.

En otras ocasiones, como en el caso de Facebook contra Power Ventures en 2009, los tribunales han decidido en favor de la página objeto del scraping: en ese caso, lo que Power Ventures intentaba era ofrecer un servicio que supuestamente consolidaba todos los contactos de un usuario en diversas redes sociales en una sola página, con lo que el scraping de los datos se llevaba a cabo con el permiso explícito de un usuario que permitía a la aplicación acceder a su Facebook. Sin embargo, el hecho de que Facebook hubiese enviado a Power Ventures un cease and desist conminándole a dejar de acceder  su servicio suponía una rescisión de ese permiso, y por tanto, daba la razón a Facebook. En el caso de LinkedIn contra hiQ Labs, en el que también medió el envío de un cease and desist, el juez ha optado, sin embargo, por dar la razón a la pequeña startup, posiblemente en parte porque la propia LinkedIn permite el scraping de los perfiles de sus usuarios por otras compañías como motores de búsqueda con el fin de mejorar su propia propuesta de valor. 

Obviamente, no parece lo mismo obtener datos de una página mediante scraping cuando lo que pretendes hacer con esos datos es sustituir el servicio que proporciona la compañía en cuestión, frente a cuando ese scraping es simplemente una manera de desarrollar un servicio completamente diferente y no esencialmente relacionado con el original. Como todo, la cuestión tiene sus matices: acciones de scraping aisladas para completar perfiles de usuario concretos, por ejemplo, no parecen tener la misma naturaleza que acciones masivas destinadas a extraer cantidades masivas de datos.

En cualquier caso, la resolución de ayer no es más que el principio de la cuestión: Microsoft ha anunciado que apelará la medida, y por el momento, todo indica que quien pretenda basarse en datos de terceros para construir su propuesta de valor debería hacerlo en virtud de un acuerdo con la compañía correspondiente, o arriesgarse a verse implicada en costosos procesos judiciales.

 

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Google y las adquisiciones

Google: la voracidad de un gigante insaciable - ForbesLucía Caballero, de la edición española de Forbes, me llamó por teléfono para hablar de Google y de sus adquisiciones, de la idea de una compañía que supuestamente adquiere sin parar todo aquello que se le pone por delante, y me cita en su reciente artículo, titulado, “Google: la voracidad de un gigante insaciable” (pdf).

En mi conversación con Lucía comencé intentando poner las cosas en contexto: Google adquiere muchas compañías de muy diversos tipos, sí, pero sigue una pauta que no resulta especialmente llamativa con respecto a otras compañías de su entorno. Las estrategias basadas en la adquisición son muy habituales en escenarios de dinamismo elevado, y la tecnología, indudablemente, lo es. Desde su primera adquisición en febrero de 2001, Google, ahora Alphabet, ha adquirido un total de 207 compañías, y desde el año 2010 ha llegado a adquirir más de una compañía por semana. Pero sus magnitudes resultan razonablemente comparables con las de otras compañías de su ámbito: Facebook ha adquirido 62 compañías tan solo desde el año 2007, Microsoft ha adquirido 202 desde 1987, Amazon, 72 desde 1998, y Twitter, a pesar de no haber generado nunca beneficios, nada menos que 54 desde 2008.

En efecto, Alphabet adquiere más y más rápidamente, con una filosofía de hacerse con aquello que necesita y que o bien no encuentra en un desarrollo de código abierto, o le podría llevar un tiempo diferencialmente más largo desarrollar internamente. Alphabet es fundamentalmente una compañía de ingeniería, con un potencial de desarrollo brutal, y como tal, enormemente pragmática: si adquirir una funcionalidad o un know how determinado va a ser más rápido que desarrollarlo, saca la chequera y lleva a cabo la operación. Pero como tal, lo que posee es una clarísima orientación al resultado: necesito esto, lo adquiero, sin que parezca existir después una estrategia clara de integración de esas adquisiciones o, en muchos casos, siquiera una preocupación por lo que queda de la compañía adquirida o de sus integrantes. Así, es muy habitual escuchar casos de compañías adquiridas por Alphabet que, al cabo de poco tiempo, ven cómo sus fundadores simplemente “toman el dinero y corren”, y en general, las historias de fundadores de compañías adquiridas por Alphabet que hayan desarrollado una carrera directiva en la empresa de Mountain View son más bien escasas.

La estrategia de otras compañías, como Facebook o Twitter, es completamente diferente. Operaciones centradas en hacerse con lo que necesitan, sí, pero destinadas en muchísimos casos a la incorporación de talento, de equipos capaces de seguir con sus planes tras materializar sinergias dentro de la compañía, de dotar a esos fundadores de muchos más medios y potencia de desarrollo para que persigan sus fines, y sobre todo, de integrarlos muy cuidadosamente y motivarlos para evitar un drenaje de talento. Frente al pragmatismo de Google, por acción o por omisión, este tipo de compañías ofrecen una imagen muy diferente, y posiblemente más sostenible en el tiempo.

Sobre el tema, sobre lo que intentamos obtener en las adquisiciones corporativas, sobre las adquisiciones como ciencia o sobre la idea de saber comprar he escrito en numerosas ocasiones, generalmente al hilo de alguna operación de adquisición, y es un tema que considero fundamental en la estrategia corporativa. ¿Es Google, como afirma el artículo de Forbes, “voraz”? Sin duda lo es, y los datos lo avalan de forma concluyente. Pero ¿obtiene la compañía todo el jugo y el provecho que podría obtener de sus adquisiciones? Desde mi punto de vista no es así, y encuentro filosofías de adquisición en otras compañías de la industria que, por planteamiento, me resultan mucho más atractivas, y parecen generar entornos de trabajo y culturas más inclusivas, más enriquecedoras y con más posibilidades de cimentar una ventaja sostenible.

En una compañía como Alphabet, con reputación de cool e innovadora, y con un enfoque enorme a las personas, un planteamiento así de las operaciones de adquisición resulta llamativo, como una cierta mancha en el expediente. Pero también es cierto que a lo largo de los últimos años, hemos ido también pasando de ver a la compañía como un objeto de deseo para cualquiera y un lugar increíble para trabajar, a verla como un sitio que, aunque indudablemente mantenga su atractivo, sí pierde a trabajadores valiosos con cierta regularidad: una compañía que podría llegar a tener problemas, si no para atraer talento, sí para retenerlo. Pero como todos los elementos culturales, hablamos de cuestiones sutiles, subjetivas, difíciles de determinar de manera concluyente, de percepciones que muchas veces responden a situaciones de mercado o a la visibilidad de quienes son adquiridos por la compañía o la abandonan. Es difícil, incluso hablando con trabajadores o ex-trabajadores de la compañía, saber si esos elementos son un fruto del crecimiento y la evolución, si son algo que siempre ha estado ahí, o incluso si realmente existen como tales. Pero, en cualquier caso, pueden alimentar reflexiones muy interesantes sobre la evolución de las compañías en el tiempo.

 

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¿Llegará el smartphone a sustituir al ordenador?

Samsung DexLa presentación ayer del Samsung S8, aparte del consabido goteo de especificaciones e imágenes, dejó un detalle muy interesante: la propuesta de ubicar el smartphone en una cuna o docking station, llamada Dex, que le sirva tanto para cargarse, como para conectarse a un conjunto de pantalla, teclado y ratón y utilizarlo como ordenador de sobremesa.

En principio, nada apunta a que la idea de Samsung para convertir a su smartphone en el alma de un ordenador de sobremesa vaya a convertirse en un movimiento que tome cuerpo de adopción masiva, pero indudablemente, sí refleja una cuestión: los smartphones que utilizamos hoy en día ya no son simplemente “teléfonos móviles” sino ordenadores de bolsillo, están ganando en prestaciones y memoria hasta el punto de que son ya muchísimo más potentes que el ordenador que la NASA fabricó para comenzar a enviar hombres a la luna (y no deja de resultar curioso imaginarse a todos aquellos científicos haciendo su cuenta atrás y conectados todos ellos… al smartphone que llevamos hoy en el bolsillo 🙂 y para el uso habitual que una gran cantidad de usuarios dan a su ordenador, tal como utilizar un navegador o manejar algunos programas de ofimática, tienen prestaciones más que suficientes, incluso posiblemente holgadas.

Motorola Atrix lapdockLa propuesta no es en absoluto novedosa: hace ya algunos años, en 2011, Motorola puso en el mercado el Atrix, un smartphone de gama alta que añadía la posibilidad de engancharlo a una carcasa o lapdock y utilizarlo como un laptop completo, con su pantalla, su teclado y su trackpad, que un conocido mío llegó a utilizar sin demasiadas incidencias durante prácticamente dos cursos de su carrera de ingeniería. Ahora, tras la “muerte natural” de aquel smartphone, el lapdock en cuestión almacena polvo abandonada en un cajón de mi casa (los verdaderos geeks nunca tiramos nuestros gadgets) a la espera de que un día me levante con ganas de soldar y me ponga a conectarla a alguno de mis Raspberry Pi que vuelva a darle vida a lo que ahora es un triste e inanimado cuerpo sin cerebro.

Apple patent applicationLa misma Apple aplicó hace poco para el registro de una patente muy similar: una fina carcasa “sin cerebro” en la que se insertaría un smartphone para que funcionase como un ordenador portátil. La idea es, efectivamente, muy parecida a las anteriores, y evoca claramente la estrategia habitual de la compañía: tomar un concepto que lleva inventado varios años pero que no ha recibido especial atención, y reinventarlo para dotarlo de popularidad.

En cierto sentido, la tendencia se encuadra también en movimientos ya conocidos y probados como el del Surface de Microsoft o el iPad Pro de Apple, que tratan de construir un ordenador portátil a partir de un dispositivo como el tablet.

La posibilidad de utilizar el smartphone como dispositivo prácticamente único, capaz de servir como ordenador en el bolsillo para tareas que llevamos a cabo cuando estamos en movimiento pero que se inserta en una docking station de algún tipo para usarlo como ordenador completo podría resultar seguramente muy atractiva, si no supusiese una pérdida de prestaciones o una incomodidad significativa, dentro del mundo de la informática corporativa, que podría simplificarse y abaratarse de manera sensible y, además, encajar dentro de las modernas tendencias de desvinculación del trabajador con un espacio físico concreto en el que está su ordenador, en el que pega sus post-it y en el que pone las fotos de sus niños.

¿Tiene sentido la sustitución del ordenador con un dispositivo como el smartphone? ¿Estamos, con el incremento progresivo de las prestaciones del smartphone, ante una idea de convergencia cuyo tiempo está llegando?

 

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Saber comprar

IMAGE: Ivelin Radkov - 123RFCon el cierre de la adquisición de LinkedIn por parte de Microsoft, recién anunciada tras superar el escrutinio de las autoridades antimonopolio a uno y otro lado del charco a pesar de las objeciones planteadas por compañías como Salesforce, ha surgido una cierta preocupación acerca de la que, sin duda, es la fase más compleja en toda operación similar: la fase de post-adquisición.

La operación de adquisición de LinkedIn, de la que hablamos en su momento, es la más grande planteada por Microsoft en toda su larga historia$26,200 millones, o $196 por acción, en una operación planteada íntegramente en cash, muy por encima de los $6,300 millones pagados por aQuantive en agosto de 2007, de los $8,500 millones pagados por Skype en mayo de 2011 o de los $7,200 millones pagados por Nokia en septiembre de 2013.

En realidad, la compañía de Redmond tiene una larguísima experiencia en adquisiciones, con un total de 198. Sin embargo, no se trata de una disciplina en la que la empresa destaque por su buen hacer: tanto aQuantive como Nokia fueron completos fracasos que la compañía terminó por compensar en su balance, y la segunda, de hecho, se considera una de las peores operaciones de la historia de la tecnología. En términos de adquisición y retención de talento, Microsoft nunca parece haber funcionado, a pesar de la buena reputación de su cultura corporativa, como un buen lugar de acogida, como sí ocurre en el caso de compañías como Facebook, entre cuyas 61 adquisiciones predominan los acqui-hires que continúan vinculados a la empresa varios años después. Nada que ver con, por ejemplo, el caso de Yahoo!, que logró convertirse en una compañía con reputación de zombie, que no solo no sabía que estaba muerta, sino que además convertía en muerto viviente a todas y cada una de las 114 compañías que llegó a adquirir

¿Qué debería ocurrir tras una adquisición? Obviamente, la respuesta difiere cuando se trata de una startup o una compañía pequeña, frente a cuando lo que adquirimos es ya una empresa consolidada y con cientos o miles de trabajadores. En la adquisición de una empresa pequeña, generalmente, el peso que suele tener la adquisición de talento en la operación suele ser más elevado, a la vez que el cambio de vida que se plantea para los directivos de la empresa adquirida es mucho mayor. Cuando fundas una compañía y llega otra mucho más grande y te ofrece comprártela, la alternativa suele establecerse con términos y condiciones muy claros sobre el futuro del equipo adquirido, a pesar de lo cual no son pocos los casos en los que ese equipo se limita a cumplir con el tiempo establecido de permanencia, esperar a que venzan las opciones comprometidas o se materialicen los earn-outs pactados, para inmediatamente después tomar el dinero y salir corriendo en busca de nuevos proyectos. En el caso de Facebook, no es extraño que los equipos fundacionales de las compañías adquiridas mantengan una gran independencia en su gestión, sigan considerando el proyecto como suyo a pesar de haber sido comprados, y además, accedan a una vida mucho más sencilla gracias a los recursos, tanto en dinero como en talento, de la empresa compradora.

En el caso de la adquisición de una compañía grande, los planteamientos pueden ser sensiblemente diferentes. Por un lado, muchos de los empleados de la compañía adquirida pueden no tener acciones, o no tenerlas en una cantidad suficiente como para que la operación suponga un cambio dimensional en sus vidas, lo que les lleva simplemente a plantearse su futuro en términos de negociación salarial, de perspectivas o de la posibilidad de formar parte de un proyecto mejor que suponga una motivación elevada o una buena línea en su currículum. Por otro, los altos directivos o fundadores, en este caso personas como Reid Hoffman o Jeff Weiner, son básicamente libres para hacer lo que quieran casi independientemente de lo que hayan firmado, y fidelizarlos para que permanezcan en sus puestos si pierden la ilusión por el proyecto o evitar que se comprometan con otro que les ilusione más puede llegar a resultar muy complejo.

Para Microsoft, una adquisición como la de LinkedIn podría resultar un verdadero desastre si, tras la operación, comenzásemos a ver el clásico rosario de directivos que toman la puerta y corren a alimentar otros proyectos. El número total de empleados presentes en LinkedIn en el momento del anuncio estaba próximo a los diez mil, no hablamos de una compañía en absoluto pequeña. Si tras la adquisición tuviese lugar uno de esos típicos recortes de personal que pretenden eliminar funciones duplicadas, por ejemplo, parece claro que los ánimos de los empleados que quedasen en la compañía no serían especialmente positivos. De ahí que Microsoft haya sido especialmente cuidadosa a la hora de negociar con Jeff Weiner, CEO de la compañía desde diciembre de 2008, para asegurar que supervisa personalmente la transición, una responsabilidad que habitualmente se suele encargar a un directivo de la compañía adquirente, y que ve la operación como una oportunidad de seguir al frente de un proyecto mayor, con más recursos y posibilidades.

La teoría es muy clara: se calcula que entre el 60% y el 80% de las operaciones de adquisición terminan por producir un resultado neto negativo, una destrucción de valor en lugar de un incremento. Entre adquirir como lo hace Facebook o adquirir como lo hacía Yahoo!, la cuestión está en los detalles, en la integración respetuosa, en evitar los choques culturales y en que la totalidad de la compañía perciba que, tras la operación, van a tener un futuro mejor en todos los sentidos, algo generalmente más fácil cuando vienes de ser una startup con escasos recursos que cuando eras ya una compañía consolidada. Que la mayor operación de la historia de Microsoft, llevada a cabo en un momento clave en su evolución, se convierta en un éxito o termine siendo un desfile interminable de ingenieros, desarrolladores y directivos hacia otras empresas es algo que sabremos muy pronto.

 

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La inteligencia artificial como nueva división digital

IMAGE: Raptorcaptor - 123RF

Un artículo en Wired, “Google, Facebook and Microsoft are remaking themselves around AI“, pone de manifiesto algo sobre lo que llevamos ya tiempo hablando, la intensidad con la que los gigantes de la tecnología están cualificando a sus empleados a todos los niveles, incorporando talento y desarrollando nuevos productos basados en el machine learning y la inteligencia artificial, con el fin de cambiar cómo organizan y operan su negocio.

En muy poco tiempo, hemos pasado del AI Winter y de considerar este tipo de tecnologías como algo en el terreno de la ciencia-ficción y el futurismo, a encontrarnos en el medio de una realidad rápidamente cambiante y con avances que se ven en el día a día, hasta el punto de que el desarrollo de este tipo de tecnología y sus aplicaciones a cada vez más ámbitos están comenzando a marcar una auténtica división digital entre las compañías que la tienen y las que no. Desde la atalaya que representan las escuelas de negocios, este fenómeno se ve claramente: la demanda de directivos capaces de entender ese ámbito se dispara a todos los niveles, algunos de los cursos más relacionados con el tema duplican su demanda de un año para otro, y los contenidos se incorporan a prácticamente todos los programas a todos los niveles, desde de una manera simplemente conceptual para entenderlos a alto nivel, hasta de un modo ya directamente práctico y vinculado directamente con el análisis y el desarrollo.

Varios de los entrantes en este terreno parecen tener la estrategia razonablemente clara: desarrollar plataformas de machine learning, y ofrecerlas a terceros en modo plataforma de Machine Learning as a Service (MLaaS). En esa tesitura, que sigo con mucho interés dada mi labor como asesor estratégico en BigML, están desde grandes compañías como Amazon (para quien esa estrategia no deja de representar su estrategia tradicional, desarrollar cualquier servicio, sea logística, cloud computing o lo que sea, y ofrecerla a otros), Microsoft, IBM, Facebook o Google, hasta otra serie de empresas más pequeñas en dimensión, pero seguramente más rápidas y ágiles en el desarrollo de producto. El reto, lógicamente, es crear plataformas cuyo uso no suponga un reto y el tener que disponer de decenas de científicos de datos en plantilla, y adaptarse lo mejor posible a las demandas de unas compañías que, en muchos casos, no saben exactamente lo que quieren o lo que pueden obtener. Por el momento, esta tecnología está en modo “he visto que alguien hace algo y yo también lo quiero”, de manera que la verdadera barrera de entrada no es realmente la tecnología, sino el desconocimiento de sus posibilidades.

Estamos en un momento histórico: muchas de las nuevas plataformas de MLaaS hacen que utilizar machine learning sea parecido a la experiencia que tuvimos cuando aparecieron las primeras hojas de cálculo, cuando de manera casi instantánea nos dimos cuenta de que podíamos llevar a cabo complejos escenarios y cálculo matricial sin saber que estábamos haciendo cálculo matricial – o sin siquiera terminar de entender qué diablos era el cálculo matricial. En breve, las compañías se dividirán entre aquellas que son capaces de sacar partido a la inteligencia artificial y al machine learning para sus operaciones cotidianas, y aquellas que las siguen haciendo a la manera tradicional, mucho menos productiva y mucho más impredecible. Estamos hablando de la aparición de un nuevo digital divide, de un evento prácticamente darwiniano en términos de competitividad. Tú verás en qué lado de la frontera te quedas…

 

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La mística del anuncio a toda plana

Welcome IBM. Seriously. AppleSamsung publica un anuncio a toda página en The Wall Street Journal, The New York Times y The Washington Post disculpándose por todo el asunto de la retirada de sus smartphones y de sus lavadoras explosivas, en un movimiento desesperado por restaurar la confianza de los consumidores.

El anuncio coincide aproximadamente en el tiempo con el publicado por Slack, igualmente a toda plana y en el New York Times, sobre la entrada de Microsoft en su segmento con Microsoft Teams. El origen de este tipo de anuncios es, en realidad, el publicado el 12 de agosto de 1981 por Apple con aquel “Welcome, IBM. Seriously.” que aparece en la imagen. En aquel anuncio, Apple daba la bienvenida al gigante azul al mercado de los ordenadores personales, una idea que posteriormente, en 2012, parafraseó también Snapchat cuando Facebook anunció que ponía en el mercado un clon de su funcionalidad principal de mensajería efímera, o imitó también Rdio en 2015 para dar la bienvenida a la propia Apple al que consideraba su negocio. 

El uso de este tipo de estrategias de comunicación está experimentando un cambio sumamente interesante: mientras en la década de los ’80, publicar un anuncio a toda plana en un periódico era una apuesta segura para conseguir un impacto directo importante y convertirse posiblemente en una de las noticias más comentadas del día, la idea hoy es bastante diferente, y tiene más que ver con el reflejo y la cobertura que el anuncio obtiene en otros medios. En el caso de Samsung, por ejemplo, no cabe duda que publicando un anuncio a toda plana en los tres principales periódicos norteamericanos pretende obtener una llegada muy elevada de su disculpa a muchos consumidores potenciales en un asunto profundamente preocupante, al tiempo que hace gala de tamaño, recursos y potencia comunicativa. Pero en realidad, la marca sabe que muchas más personas van a recibir el impacto del anuncio de manera indirecta, cuando lo escuchen o lean comentado en otros sitios, que directamente en las páginas de esos medios en papel.

En el caso de Slack, que decide saludar la entrada de Microsoft en su terreno de esta manera, la estrategia pretende, igualmente, maximizar la llegada al mercado potencial, pero lo hace de una manera muy distinta: por un lado, intenta crecerse y afirmar que la competencia de Microsoft no le preocupa porque supuestamente nunca será capaz de hacer un producto como el suyo, pero por otro, demuestra precisamente estar muy preocupada llevando a cabo una acción que en toda su historia no había hecho nunca, y que, de nuevo, obtiene amplia repercusión indirecta en otros medios. Obviamente, una compañía del tamaño de Microsoft no necesita que otra mucho más pequeña – aunque para nada insignificante – como Slack le proporcione visibilidad, pero no han sido pocos los que han considerado el movimiento de Slack con el anuncio como un error comunicativo.

De todos los anuncios a toda plana comentados, exceptuando el de Samsung que responde a un motivo diferente como lo es una comunicación de crisis, todo indica que el único que realmente se consideró un acierto fue el de Snapchat, una compañía relativamente pequeña que daba la bienvenida a otra que ya se había convertido en un gigante, Facebook, con un guiño ciertamente estiloso y con la confianza de que, al menos a corto plazo, tenía todas las de ganar. En efecto, el producto al que daba la bienvenida, Poke, no obtuvo tracción alguna en el mercado mientras Snapchat marcaba crecimientos impresionantes, y la compañía de Zuckerberg volvió a fracasar tratando de imitar a Snapchat con el lanzamiento de Slingshot. Hace un par de días, en lo que parece ya una obsesión enfermiza, Facebook volvió a anunciar el lanzamiento de un nuevo clon de Snapchat para tratar de desbancarlo en mercados emergentes, que sucede a otro producto, Instagram Stories, que puede posiblemente ser el único con el que ha obtenido una cierta tracción.

Nuevos tiempos, nuevos elementos competitivos… pero el anuncio a toda plana parece mantener su importancia, esa “mística del papel” que aunque no llegue ya a tantos lectores, sí parece resultar aún suficientemente convincente como para obtener difusión secundaria en otros canales. Sin embargo, para las generaciones más jóvenes, que ven un periódico de papel como quien ve un fósil o una forma incómoda de informarse, el elemento de importancia y priorización que otorgaba el anuncio a toda plana no parece tener demasiado predicamento. ¿Cuánto más durará esa tracción, esa mística que parece aún justificar el uso del anuncio a toda plana?

 

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Hablando con los que ya no están

Black MirrorEn el primer episodio de la segunda temporada de la fantástica serie británica de cienci-ficción especulativa Black Mirror, titulado “Be right back” (IMDb, Wikipedia), emitido por primera vez en febrero de 2013, una mujer destrozada por la muerte en un accidente de tráfico de su pareja, contrata un servicio que le ofrece “reconstruir” la personalidad del fallecido a partir del registro de su actividad en las redes sociales, en las que este era muy activo.

El episodio continúa con otra serie de avatares que no voy a avanzar para no spoilear a quien no lo haya visto (si te gustan los contenidos de esta página y aún no has visto Black Mirror, te recomiendo vivamente que te pongas a verla), pero lo verdaderamente interesante es el paralelismo entre el capítulo de la serie y un artículo largo de ayer en The Verge, titulado Speak, memory, que cuenta cómo Eugenia Kuyda, co-fundadora de la startup de inteligencia artificial Luka especializada en el desarrollo de chatbots, tomó la decisión de “reconstruir” a su amigo Roman Mazurenko, fallecido en un atropello, a partir del enorme historial de conversaciones de mensajería instantánea que tenía con él. 

El paralelismo con la serie británica no solo aparece en el artículo, sino que también sirvió de inspiración a una Eugenia que trataba de hacer un homenaje a su amigo que fuese un poco más allá del simple libro de fotografías o página web testimonial. La lectura del artículo permite entender reacciones – positivas y negativas – de amigos o familiares de Roman, cómo las respuestas del bot reflejan realmente la personalidad y la forma de hablar del fallecido, y hasta qué punto poder “conversar” con una inteligencia artificial que construye respuestas basada en las conversaciones que tuviste con una persona fallecida puede ayudar o interactuar con las sensaciones que genera el proceso de duelo, de las sensaciones tristes que puede generar el recordarla. De las personas a las que he perdido a lo largo de mi vida, se me ocurre alguna con la que realmente me habría encantado disponer de una herramienta así – y pongo la mano en el fuego porque a él también le habría gustado esa idea.

Una de esos momento en tecnología que evocan preguntas de todo tipo: ¿cómo evoluciona una inteligencia artificial basada en las características de una persona a medida que es alimentada con sucesivas conversaciones? ¿Qué ocurre cuando las inteligencias artificiales ya no se limitan a repetir respuestas en función de situaciones pre-programadas, sino que son capaces de construir y elaborar en función de rasgos de todo tipo? La idea de mantener conversaciones con una persona fallecida cuya personalidad podemos reconstruir a partir de las interacciones que almacenamos con ella puede ser relativamente anecdótica – o no, según para quién – y puede someternos, sin duda, a reflexiones de todo tipo, pero lo realmente práctico es utilizar la anécdota para entender que los chatbots basados en inteligencia artificial no se limitan a ejecutar comandos y a lanzar respuestas predeterminadas, sino que son capaces de añadir mucho más valor, o incluso de transmitir valores. ¿Cómo de realmente inteligente puede llegar a ser un bot? La respuesta, muy posiblemente, pueda sorprenderte.

El progreso en torno a los chatbots está siendo rapidísimo: la creación de lenguajes y plataformas, la aparición de bot stores en Telegram, Kik, Facebook Messenger, Microsoft, Skype, Slack y hasta algunos wikisagregadores, o la actividad febril en torno al tema empiezan a presagiar el desarrollo de una auténtica economía bot, en la que veremos implicarse a prácticamente todas las compañías. Cuando un chatbot ya no solo es capaz de contestar preguntas predeterminadas tomándolas de un listado de FAQs, sino que pasa a desarrollar una inteligencia que se va realimentando y que le permite reaccionar a cada vez más situaciones, no solo podemos pensar el él como servicio al cliente o como forma de ofrecer directamente determinados servicios, podemos pensar en posibilidades mucho más ambiciosas.

 

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La medida de la importancia de la inteligencia artificial

IMAGE: Lineartestpilot - 123RF

Pocas veces se puede presenciar tanto acuerdo. Revisar las noticias de las grandes empresas tecnológicas, de algunas de las compañías que almacenan la mayor cantidad de recursos económicos, ofrece de manera inequívoca un elemento común: la inteligencia artificial como fuente de ventaja competitiva.

Google lo tiene perfectamente claro: la inversión en deep learning no se detiene en lo que su director de machine learningJohn Giannandrea, define como “la primavera de la inteligencia artificial” (en contraposición a los AI winter que vivimos en períodos anteriores), la Founders’ letter de este año menciona las palabras “machine learning” hasta en cinco ocasiones mostrando un absoluto convencimiento de que serán las superiores características de su inteligencia artificial las que le proporcionen las claves de su futuro. La compañía se está preparando para lo que considera un reto mediante la capacitación de todo su ejército de programadores en las nuevas herramientas necesarias para replantear todas sus actividades en términos de machine learning, para convertirlos en auténticos “machine learning ninjas” preparados para un futuro que consideran ya más un presente.

Microsoft, por su parte, no se queda atrás. En una fantástica entrevista de hace unos pocos días, su CEO, Satya Nadella, deja inequívocamente claro que pretende superar a Google en su carrera por la inteligencia artificial, y fía todo el futuro de la compañía a su desarrollo, en una visión de futuro que imaginan como la cooperación constante de inteligencia artificial e inteligencia humana puestas al servicio de la resolución de todos los problemas y desafíos de la humanidad: el verdadero valor se obtiene cuando los robots trabajan con las personas, no cuando pretenden reemplazarlas.

¿Y Facebook? En la visión que su fundador, Mark Zuckerberg, tiene del futuro de la compañía, la inteligencia artificial aparece por todas partes, asociada a prácticamente todas las tareas, desde ofrecerte las actualizaciones perfectas que más te interesan dentro de la inmensidad de información que se mueve por la red social, hasta ser capaz de funcionar como el mejor motor de búsqueda, capaz de entender nuestras preguntas y respondernos con la información adecuada a cada petición, en cada momento.

Los artículos que vinculo en esta entrada no están ahí por casualidad, ni son simplemente una manera de poner una nota de color y unos subrayados en el texto. Es una recopilación cuidadosamente escogida y estructurada de lo que considero la prueba fehaciente de que el machine learning y la inteligencia artificial son, cada vez más y cada vez más rápido, las verdaderas claves del futuro de prácticamente todo, de todos los negocios, de todas las industrias. Todas. Da igual a qué te dediques, la clave de tu futuro está en la capacidad que tu compañía tenga de convertirse en una generadora constante de datos sobre toda tu actividad, datos que sirvan para alimentar el aprendizaje de tus algoritmos. Las grandes compañías de hoy llevan años almacenando datos de toda nuestra actividad, pretenden seguir haciéndolo mediante nuevos métodos e interfaces, y no es para espiarnos, sino precisamente para eso: para alimentar sus algoritmos, para construir los productos y servicios del futuro.

Los datos son el arma secreta de toda compañía, el nuevo petróleo, la gasolina con la que funcionan los motores que representan sus algoritmos. Puedes utilizar la metáfora que quieras, pero como directivo, si los datos, el machine learning y la inteligencia artificial no están en tu agenda en una posición prioritaria e inmediata, deberías ser relevado de tu puesto. No sabemos a quién pertenecerán los datos ni las estructuras que obtienen inteligencia de ellos, no sabemos si la inteligencia artificial será propietaria o abierta, pero sí sabemos que es el momento de dejar de temer a la inteligencia artificial y de ponerse a trabajar para entender su impacto.

Y ponerse a trabajar quiere decir eso: ponerse a trabajar. Desarrollar o adquirir las estructuras corporativas para hacer de los datos el activo fundamental de tu compañía, para que toda la actividad de la compañía se refleje en datos que puedan ser analizados. Tratar de entenderlo en lo personal, leer sobre ello, o incluso trabajarlo en la práctica, probarlo nosotros mismos. A veces, hacer las cosas en la práctica es la única manera de entender su alcance y posibilidades. Ponte con ello. La medida de la importancia de las cosas se obtiene cuando miras alrededor, y todas las compañías de verdad relevantes están trabajando en ello como si no hubiera mañana. No lo dejes, empieza ya. No es una recomendación trivial, no es como “haz algo de deporte”, “pierde algo de peso” o “aprende un idioma”, puede ser mucho más. Va a ser mucho más. Va a ser la clave de tu futuro.

 

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El bot como interfaz preferida

ChatbotEl desarrollo de bots para prácticamente todas las tareas imaginables sigue avanzando, a medida que las herramientas de creación se hacen más sencillas y más entornos conversacionales se configuran como plataformas para su explotación.

A pioneros de este renacer de los bots como Kik y su fortísimo desarrollo se unieron rápidamente Facebook, Telegram, Microsoft, Twitter y muchos otros para dar lugar a una situación interesantísima: los bots están pasando de tener una connotación de ahorro de interacción humana, de recurso para la reducción de costes, a ser una prestación que no solo no se trata de ocultar ante los usuarios, sino que estos incluso buscan activamente porque prefieren las ventajas de ese tipo de interacciones automatizadas frente a la conversación con una persona: los bots como futuro de la interacción, pero no porque sean más baratos – que también – sino porque es más cómodo e impone menos presión interaccionar con ellos para una gama de tareas cada vez más amplia.

Si no terminas de entender la situación, confesaré que me he pasado toda la campaña electoral manteniendo una animada conversación con Politibot, un experimento sobre Telegram que ha conseguido que me mantuviese mucho mejor informado sobre la evolución, los datos y el análisis que rodeaba a la cita electoral que lo que anteriormente había conseguido ningún otro medio. Una interfaz conversacional con opciones limitadas y, en ocasiones, un tanto desesperante, pero capaz de brindar toda una amplia batería de recursos interesantes a quien no tiene miedo de pedirlas porque sabe que no está molestando a nadie con ello. El caso de Telegram resulta especialmente interesante: mientras algunos se afanan por construir bots que añadan valora la información política mediante interfaces conversacionales, los dinosaurios de siempre se empeñan en intentar cerrarla

Y es que además de hablar de política, tenemos ya bots para absolutamente cualquier cosa: trabajar sobre nuestro Tinder para seleccionarnos potenciales citas, interaccionar con nuestro banco, mostrar nuestro curriculum o hablar con Chiquito de la Calzada. Un chatbot abogado ha sido capaz de aconsejar a usuarios como recurrir de manera incansable multas de estacionamiento en Londres y Nueva York hasta conseguir que 160,000 de ellas fuesen apeladas de forma exitosa, cuestionando la tarea de infinidad de compañías que se dedican a llevar a cabo este tipo de servicio con seres humanos que no hacen más que tareas completamente mecanizadas. Los chatbots capaces de anticipar tus necesidades se configuran como el futuro de la búsqueda o como la evolución del servicio al cliente, y de nuevo, no con una visión simplemente de reducir costes, sino de proporcionar un mejor servicio que los usuarios aprecian y prefieren frente a su alternativa humana. El vocacionalmente inútil Wally, de la tira cómica Dilbert, está encantado ante la posibilidad de que sus correos y mensajes sean contestados por un bot.

Estamos ante un marcadísimo cambio de percepción: de bots molestos, torpes, pesados y odiados por unos usuarios que los veían planteados como un “no me molestes, habla con este trasto”, a bots capaces de proporcionar una interfaz interactiva potente que permite solucionar muchas tareas de manera ventajosa, y que pueden convertirse en auténticas ventajas competitivas. Combinando esto con una generación que claramente prefiere esos canales de interacción a otros modelos clásicos, que adoran teclear y que no llaman por teléfono a nadie salvo que se trate de una verdadera emergencia, la lógica del movimiento es completa. Cada vez más bots, para cada vez más tareas, y cada vez menos triviales y más interesantes. Mucho más allá de la simple automatización, y percibido, consecuentemente, de una manera completamente diferente y ventajosa. Lo comentamos en su momento, pon un bot en tu vida. Si no lo pruebas, te será difícil entender de qué estamos hablando…

 

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