miércoles, 18 de julio de 2018

Blockchain para empresas


Debido a evidentes motivos históricos, nuestra imaginación tiende a ligar blockchain con las criptomonedas y muy especialmente con Bitcoin. Y no es que eso sea falso, pero es que blockchain va mucho más allá. Aparte del blockchain público que es el que da base entre otras cosas a las criptomonedas, también existe un Blockchain para empresas.

Si las plataformas que sirven a las criptomonedas son públicas y con usuarios anónimos, las plataformas de blockchain orientadas a empresas (porque hay más de una) tienen un carácter privado que las pone en mejor situación para ciertos casos de uso en negocios.

En el librito 'Blockchain for dummies. IBM Limited edition', el autor, Manav Gupta, apunta a que existen cuatro elementos en blockchain que convierten a esas plataformas en adecuadas para su uso en negocios.

Son estos cuatro:

  • Libro contable compartido: en realidad, en este aspecto, el blockchain para negocios no difiere del público, pero es cierto que esa característico de un libro contable compartido, en lugar de que cada empresa tenga el propio, es disruptivo en sí mismo y de mucho valor para los negocios entre empresas.

  • Permisos: En los blockchain privados existe un esquema de permisos. Cuando se aplica, como sucede en tantos sistemas de permisos en otros ámbitos, el usuario tiene una identidad única y con base a la cual se le aplican las políticas de control de acceso y de visibilidad de información. Esto, además de un mayor nivel de seguridad y privacidad, permite cumplir ciertas regulaciones en cuanto a protección de datos.

  • Consenso: las transacciones son aprobadas por todos los actores relevantes lo cual refuerza, como vimos en el artículo anterior, la confianza total en el sistema.

  • Contratos inteligentes: técnicamente, los contratos inteligentes son conjuntos de reglas almacenadas en la cadena de bloques y que se ejecutan automáticamente como parte de una transacción. Llevado a la práctica, sobre ellos se pueden implementar cláusulas de contratos reales de forma que se fuerzan las políticas de cumplimiento de esas cláusulas y además se pueden activar automáticamente ciertas transacciones cuando se cumplen las condiciones estipuladas. Por ejemplo, se puede activar la cláusula de devolución del coste del pasaje en caso de retraso de un vuelo.

Todavía queda mucho camino que recorrer, mucho despliegue que realizar y muchos casos de uso que identificar y llevar a la práctica pero, con estos cuatro puntos, se percibe ya una parte de la propuesta de valor que blockchain puede traer para las transacciones en que intervienen empresas.

lunes, 16 de julio de 2018

Cinco atributos sobre los que basa la confianza blockchain


Recientemente he estado repasando un poco las principales ideas blockchain, intentando extraer los valores principales de esta tecnología tan compleja y tan sometida al 'hype'. Dentro de la propuesta de valor de blockchain cabe hablar, como factor fundamental, de seguridad que ofrece y en que basa la confianza blockchain.

Una de las herramientas de que me he valido en ese repaso de que he hablado, ha sido el librito 'Blockchain for dummies. IBM limited edition' de Manav Gupta. En él, se nos mencionan cinco atributos (yo diría que combinaciones de atributos) que contribuyen a que blockchain pueda ofrecer esa confianza tan importante.

El autor nos habla de los siguientes:
  • Distribuido y sostenible: blockchain constituye un registro contable compartido, actualizado con cada transacción y replicado de forma selectiva. Con ello, no existe una autoridad única que lo controle.

  • Seguro, privado e indeleble: con base en la criptografía y un sistema de permisos, blockchain previene el acceso no autorizado. También incluye mecanismos criptográficos para la privacidad. Finalmente, una transacción no puede ser destruida sino que, en todo caso, sus efectos se tienen que revertir mediante una nueva transacción inversa. Con ello, blockchain exhibe lo que podríamos llamar una capacidad notarial para dar fe de lo que ha ocurrido con las transacciones.

  • Transparente y auditable: Todos los participantes en una transacción tienen acceso a los mismos registros y pueden validar transacciones y verificar identidades sin necesidad de una autoridad central.

  • Transaccional y basado en consenso: La validez de una transacción se decide por consenso mediante todos los actores relevantes de una red lo que dificulta enormemente el falseamiento.

  • Orquestado y flexible: se pueden incluir reglas de negocio y contratos inteligentes y con ello existe la posibilidad de soportar procesos de negocio extremo a extremo.

Aunque entender en profundidad y detalle técnico todos estos atributos no es trivial, sí se puede entrever la fortaleza de los diferentes mecanismos que se superponen en blockchain para dotarle de seguridad y neutralidad y promover con ello la confianza, probablemente el aspecto más relevante de la propuesta de valor de blockchain como tecnología.


viernes, 13 de julio de 2018

La economía de los datos según Emilio Ontiveros y su equipo

'Economía de los datos', subtitulado 'Riqueza 4.0', es un repaso multidisciplinar por las diferentes implicaciones del boom de la disponibilidad de datos y tecnologías que los explotan, como Big Data o Machine Learning, un enfoque, como decimos, multidisciplinar aunque con un foco fundamentalmente macroeconómico y legal.

El libro, promovido por Fundación Telefónica, se estructura en tres partes, cada una compuesta por 3 capítulos, para un total de nueve. La primera parte es de carácter introductorio, la segunda se dedica a mercados y oportunidades y la tercera a los retos de esta nueva economía de los datos. Los capítulos son los siguientes:
  • '1. Introducción: la economía de los datos': intenta definir la economía de los datos y dar un contexto tanto tecnológico como de volúmenes de datos manejados
  • .
  • '2. El big data y su importancia en el mundo digital': explica los conceptos de big data y data science y pone en relación el big data con esta economía de los datos, además de identificar algunos obstáculos para su implantación en España y América Latina.

  • '3. La regulación de los datos en el mundo': Hace un análisis de la situación regulatoria de los datos tanto en Europa como en América Latina.

  • '4. El mercado de los datos': Estudia diversos aspectos de los datos como mercado y así analiza los agentes que intervienen en esta economía de los datos, el ciclo de vida del dato o la filosofía Open Data.

  • '5. Nuevas oportunidades de negocio en la economía de los datos': Estudia algunos modelos de negocio ligados a los datos y su encaje regulatorio y también industrias basadas en datos o 'data-driven'.

  • '6. El auge de nuevas profesiones': Analiza nuevos perfiles profesionales ligados a este nuevo mundo de los datos.

  • '7. Titularidad y residencia de los datos': Una primera incursión, breve pero no del todo sencilla, en el ámbito legal, tratando de la titularidad de los datos y lo que se denomina su 'residencia', es decir, quién trata y gestiona los datos.

  • '8. Privacidad, soberanía, seguridad y transparencia de datos': aborda, quizá, los problemas legales más delicados en relación a los datos como son la privacidad, la seguridad o la transparencia.

  • '9. La medición de la contribución de la economía de los datos en las cuentas nacionales': Cambia, para finalizar, a un enfoque macroeconómico intentando cuantificar la aportación de la economía de los datos al Producto Interior Bruto y concluyendo que las metodologías actuales de medición de cuentas nacionales no permiten un adecuado reflejo de la importancia económica de los datos.
'Economía de los datos' es una obra que, aunque toca un hecho de raíz tecnológica como son los datos, adopta una visión más generalista, intentando alcanzar una perspectiva amplia aunque, como se ha dicho, esa visión está dominada por una polarización macroeconómica y legal. El libro es bastante comprensible aunque puntualmente, especialmente en los ámbitos legales, se hace algo farragoso y complejo.

Emilio Ontiveros

(Fuente: Wikipedia.)

Emilio Ontiveros Baeza (Ciudad Real, 1948) es catedrático de Economía de la Empresa de la Universidad Autónoma de Madrid y fundador en 1987 y Presidente de Analistas Financieros Internacionales, grupo de empresas que engloba, Escuela de Finanzas, Consultores de las Administraciones Públicas, Ediciones Empresa Global y Afi, Inversiones Financieras Globales, EAFI.

Ha sido director de la revista Economistas del Colegio de Economistas de Madrid desde su fundación hasta diciembre de 2011. Es miembro de diversos consejos de administración y de redacción de publicaciones especializadas. Ha sido Fellow del Real Colegio Complutense, en la Universidad de Harvard, así como miembro del Grupo de Investigación Avanzada en Economía Internacional y Visiting Scholar en Wharton School – Universidad de Pennsylvania.

Le han sido otorgados diversos premios a su actividad investigadora y de divulgación de la economía, además del concedido a su tesis doctoral, así como reconocimientos a sus publicaciones y trayectoria profesional. En julio de 2004 obtiene el IX Premio Círculo de Empresarios de investigación económica por: 'Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (TIC) crecimiento económico y actividad empresarial', junto con Daniel Manzano Romero e Ignacio Rodríguez Teubal. En 2007 recibe el Premio de Mi Cartera de Inversión al Fomento de la Cultura Económica y Financiera. En 2010 se le concede la medalla de las Jornadas de Alicante sobre Economía Española como profesor de economía destacado por sus aportaciones al conocimiento de la economía española.

Puedes saber más del autor visitando su página oficial, 'Paseo Global' o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @ontiverosemilio.

Ficha técnica:

AUTOR: Emilio Ontiveros (Dir.) y Verónica López Sabater (Coord.)
EDITORIAL: Ariel
AÑO: 2018
ISBN: 978-84-08-18553-6
PAGINAS: 207

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miércoles, 11 de julio de 2018

Recordando los ocho principios de Open Data


Aunque no quiero ni oír hablar de los datos como un nuevo petróleo, lo que sí es cierto es que los datos son importantísimos. Siempre lo han sido, y mucho más ahora que existen, por un lado, una explosión cuantitativa de los mismos y, por otra, una serie de técnicas y tecnologías capaces de extraer mucho valor de ellos.

Pero, evidentemente, para que se pueda obtener valor de los datos, éstos deben estar disponibles y, a ser posible, en abundancia.

Es por esto que hace ya bastantes años. en concreto allá por 2007, es decir, hace once años, 30 visionarios definieron en Sebastopol los ocho principios de lo que se denominó Open Data y que, en esencia, lo que promueve es que aquellos que dispongan de datos, muy especialmente las administraciones públicas, cedan esos datos para su uso por empresas y particulares.

Esos apóstoles, establecieron que para que los datos compartidos por una administración puedan ser considerados abiertos ('open data'), deben cumplir los siguientes ocho principios.

  • Públicos: Se recomienda abrir todos los datos públicos

  • Detallados: Publicar los datos originales con el nivel de granularidad más detallado posible

  • Actualizados: Los datos deben ser puestos a disposición de los usuarios con la frecuencia necesaria para que los datos no pierdan valor

  • Accesibles: Es necesario hacer accesibles los datos al mayor número de usuarios posible

  • Automatizados: Los datos deben ser procesados automáticamente (sin intervención humana manual)

  • Sin registro: Los datos deben estar disponibles para todo el mundo, sin necesidad de registro previo

  • Abiertos: Se recomienda la utilización de formatos no propietarios

  • Libres: Los datos deben ser de uso 100% libre para los usuarios

He transcrito los principios, literalmente, a partir de una figura contenida en el libro 'Economía de los datos. Riqueza 4.0' dirigido por Emilio Ontiveros, aparte de por servirme de recordatorio e inspiración, porque se encuentran ya directamente traducidos.

No obstante, el lector interesado puede acceder a esos ocho principios tal y como se encuentran formulados ahora mismo en la web del Open Government Working Group de la administración norteamericana.

Aunque mi percepción es que, al menos hasta la fecha, los logros de estas iniciativas de datos abiertos son discretos, el planteamiento parece correcto y casi ético, por lo que podemos tener la esperanza, quizá sólo el deseo, de mayores desarrollos y utilidad.

Creo que para ello es preciso vencer un escollo no menor y que los principios no mencionan al menos explícitamente: la interoperabilidad o, su se prefiere, la normalización, es decir, la definición y general aceptación de unos formatos físicos de los datos y también unas gramáticas unificadas. Ese intento se me antoja en la práctica mucho, mucho más difícil de conseguir que la mera voluntad de las administraciones de compartir sus datos con arreglo a los principios del Open Data.

Lo iremos viendo.

martes, 10 de julio de 2018

Mi actividad: Módulo de Innovación en Programa de Transformación a la Cultura Digital para CESCE


Hace unos días se produjo el cierre del Programa de Transformación a la Cultura Digital que, dirigido a los profesionales de la aseguradora CESCE se impartió por parte de la Escuela de Organización Industrial.

En ese programa, fui el encargado del módulo titulado 'La digitalización como palanca para la innovación'. Dicho módulo, impartido a dos grupos diferentes, consistió en una sesión de cuatro horas en donde repasamos los conceptos y relación entre creatividad, investigación e innovación además de entender conceptos fundamentales del poder transformador de lo digital. Luego nos adentramos en el terreno de la creatividad y los juegos con alguna dinámica muy entretenida para a continuación repasar los diferentes modelos de innovación, con especial foco en el Desarrollo de Clientes y Lean Startup.

Dejamos un espacio para repasar cómo se está innovando en el sector asegurador y finalizamos hablando de las técnicas de gestión adaptativas hablando de Agile y DevOps.

Unas sesiones que espero que para los alumnos hayan sido instructivas y entretenidas y que a mi me ha servido para descubrir la fuerte cultura innovadora de CESCE.

lunes, 9 de julio de 2018

Casi prefiero que los datos no sean el nuevo petróleo


"Los datos son el nuevo petróleo".

Esta es una frase que he escuchado y leído decenas y decenas de veces, machaconamente, casi hasta el hastío, y seguramente tú, lector, también.

Una metáfora que, al menos en los contextos en que me ha sido dado el escucharla, pretendía resaltar la importancia de los datos para la nueva economía digital. De alguna forma hablaba, o eso he entendido siempre, de la hiper abundancia de datos y de los beneficios que de ellos se pueden obtener aplicando técnicas y tecnologías como el Data Science, Big Data o Machine Learning.

La primera vez que la oí me llamó la atención que es lo que, en el fondo, una frase como esa pretende. Sin embargo, posteriormente, la continua repetición de la misma sentencia ha llegado a producirme rechazo. Rechazo porque la originalidad que pudiera adornarla desaparece con la machacona repetición, con el uso insistente por parte de directivos y ponentes que buscaban, supongo, una originalidad imposible mediante una frase convertida casi en lugar común.

Luego he pensado, además, que quizá el petróleo no exhibe los valores adecuados para resaltar la importancia de los datos Por un lado, el petróleo, aunque ciertamente vital para la economía industrial, viene acompañado de efectos perversos en lo que a contaminación y medio ambiente se refiere. Los datos, por suerte, no tienen esos efectos perversos. Y el petróleo se está acabando. Los datos, por el contrario, crecen de forma desmedida, exponencial. 

Es decir, que la imagen de los datos como petróleo ni siquiera es especialmente acertada.

El remate ha venido cuando recientemente he descubierto que además, al parecer, el primer uso de la metáfora no quería resaltar, como yo siempre había imaginado, la importancia de los datos en la nueva economía digital, sino un hecho más particular, el que los datos, para poder obtener valor de ellos, para obtener información, conocimiento y los famosos 'insights',  deben someterse a un tratamiento previo, de la misma forma que el petróleo no se utiliza directamente sino que es sometido antes al proceso de refinado.

En esa línea va esta frase sacada del libro 'Economía de los datos. Riqueza 4.0' dirigida por Emilio Ontiveros:

Por esta razón, una de las metáforas más utilizadas es que los datos, más que gasolina, son el nuevo petróleo (Michael Palmer, Association of National Advertisers), por la necesidad de transformarlos (refinar) para ser convertidos en insumos de valor y utilidad.

Ese procesado de los datos incluye la normalización y la limpieza de los mismos, una labor desde luego necesaria, pero tediosa y que consume mucho tiempo, un tiempo poco enriquecedor. Una labor que lo deseable sería eliminarla o minimizarla mediante una normalización generalizada de datos y formatos, algo que ahora mismo se antoja poco realista. Es decir, ese procesamiento previo de los datos, ese refinado, seguirá siendo un peaje caro e indeseable a pagar para obtener el indudable valor que los datos atesoran. Un peaje que sin embargo, es lo que la metáfora de los datos como petróleo está destacando, según esta última interpretación.

O sea ¿qué tenemos?

"Los datos son el nuevo petróleo" es una metáfora que no es del todo afortunada si atendemos a que los datos ni desaparecen ni contaminan, dos de la connotaciones que la palabra petróleo trae siempre consigo de forma inmediata. Una metáfora que, además, destaca una tarea necesaria pero indeseable que el procesamiento previo de datos para hacerlos aprovechables. Y una metáfora, en fin, que aburre ya de tanto como es repetida.

¿Qué queréis que os diga?

Así las cosas, yo casi prefiero que los datos no sean el nuevo petróleo

viernes, 6 de julio de 2018

Aprender a diseñar chatbots con Amir Shevat

'Designing bots' es un amplio tratado sobre el diseño de interfaces conversacionales, bots, fundamentalmente bots de texto que actúan sobre plataformas de 'texting' como Facebook Messenger y Slack aunque menciona otros posibilidades. El diseño se refiere, fundamentalmente, a la conversación propiamente dicha, a cómo fluye y cómo se gestionan las diferentes situaciones, aunque incluye otros elementos de la interfaz como son el uso de controles o más intangibles, como es la elección de la 'personalidad' del bot. A cambio, y aunque se dan algunas pinceladas de arquitectura y plataformas de desarrollo, no se profundiza exceso en este aspecto.

El libro se estructura en 20 capítulos:
  • 'Chapter 1: What are bots?': proporciona una definición de lo que es un bot y nos habla también de su evolución histórica y fases de adopción.

  • 'Chapter 2: Bot types': Hace distinciones entre bots personales frente a bots de equipo, bots generalistas (super-bots) frente a bots de dominio específico, bots para consumo frente a bots de negocio y bots de texto versus bots de voz.

  • 'Chapter 3: Major platforms': repasa algunas de las plataformas más comunes y, en concreto, menciona Facebook Messenger, Alexa, Kik y algunas plataformas legadas como los SMS o el correo y proporciona algunas ideas para la selección de la plataforma que más nos puede convenir.

  • 'Chapter 4: Major use cases': comenta algunos de los escenarios de uso de bots como el servicio al cliente, notificaciones, productividad, etc

  • 'Chapter 5: Bot anatomy': despieza los elementos de que se compone un bot aunque, de nuevo, el punto de vista es el de la conversación, no la arquitectura técnica. Así, identifica como elementos de esa anatomía el propósito, la personalidad, los flujos, las interacciones enriquecidas, las ayudas, los datos y la inteligencia artificial.

  • 'Chapter 6: Branding, personality and human involvement': nos habla de estos aspectos intangibles pero relevantes como son la personalidad del bot, y los ilustra con abundancia de ejemplos.

  • 'Chapter 7: Artificial intelligence': aborda temas como el entendimiento del lenguaje natural, la gestión de la conversación, el reconocimiento de imágenes, predicción, análisis de sentimiento y, en fin, aquellas partes de la funcionalidad de un bot que se pueden apoyar en técnicas de inteligencia artificial.

  • 'Chapter 8: The conversation': se centra ya en lo que son las conversaciones y nos habla como elemento importante del 'onboarding', de cómo hacer el script de una conversación, de las ayudas, del tratamiento de errores y, en fin, de todas los aspectos del diseño de una conversación. Es quizá el capítulo más largo e importante del libro.

  • 'Chapter 9: Rich interactions': toca las interacciones enriquecidas mediante ficheros, botones, imágenes, audio, vídeo, menús, comandos, etc

  • 'Chapter 10: Context and Memory': Nos habla de la importancia y dificultad de recordar en un bot el contexto y las conversaciones anteriores.

  • 'Chapter 11: Bot discovery and installation': revisa un poco una tarea más técnica, la instalación de bots previo descubrimiento de aquellos disponibles que nos pueden interesar. Nos habla de directorios de bots, de menciones, referencias, etc

  • 'Chapter 12: Engagement methods': Explica ideas de cómo mantener al usuario 'enganchado' al bot y así explora la primera impresión y puntos subsiguientes de mantenimiento de la 'relación'.

  • 'Chapter 13: Monetization': Revisa las formas de monetizar un bot con mecanismos como la suscripción, los anuncios, la analítica o la venta de productos y servicios.

  • 'Chapter 14: Design process overview': Abre el salto de toda la teoría anterior a su aplicación práctica mediante ejemplos sobre Facebook Messenger y Slack.

  • 'Chapter 15: Use case definition and exploration': Comienza con la definición de los casos prácticos a abordar.

  • 'Chapter 16: Conversation scripting': Continua con los ejemplos, ahora haciedno el script de las conversaciones.

  • 'Chapter 17: Designing and testing': Hace el diseño detallado de los bots de los ejemplos y habla de cómo se pueden hacer pruebas de bots.

  • 'Chapter 18: Bot building overview': El único capítulo realmente técnico donde habla, cierto que someramente, de la arquitectura de los bots y de algunas tecnologías y herramientas para su construcción.

  • 'Chapter 19: Analytics and continuous improvements': Presenta las interfaces convesacionales como un esfuerzo en permanente evolución y la forma de registrar datos mediante logs y su análisis posterior para guiar esa evolución.

  • 'Chapter 20: To infinity and beyond The future of bots': Capítulo de cierre donde explora tendencias a futuro en el mundo de los bots y las interfaces conversacionales.
'Designing bots' es un buen libro de diseño de bots pero siempre teniendo en cuenta que se centra en el diseño de las conversaciones y no en los aspectos tecnológicos. Con esa idea clara, es un gran recurso. Un recurso, eso sí, que deberá ser complementado con otras fuentes por lo que a tecnología y desarrollo se refiere.

Amir Shevat

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de su ficha de autor en O'Reilly.)

Amir Shevat
Vice Presidente de Developer Experience en Twitch. Speaker y escritor.

Actualmente Vice Presidente de Developer Experience en Twitch gestionando los productos para desarrolladores, servicios y adopción y dirigiendo la ingeniería, producto, diseño, gestión de programas y relaciones con desarrolladores.

Antes fue responsable de relaciones con desarrolladores en Slack. Y anteriormente fue el líder de relaciones globales con startups en Google Play y dirigió los programas escalables en relaciones con desarrolladores y Google Campus TLV.

Amir ha creado también varias startups. Es un desarrollador de corazón y autor de 'Designing Bots'.

Puedes saber más del autor siguiéndole en Twitter donde se identifica como @ashevat.

Ficha técnica: