viernes, 31 de agosto de 2018

Realidad virtual y la belleza del álgebra lineal


Hace ya bastantes años, cuando realizaba el primer curso de mis estudios de ingeniería, una asignatura me cautivó: el álgebra lineal. Puede parecer sorprendente. El álgebra no parece ser una materia con 'glamour', pero a mi me conquistó la elegancia de sus formulaciones, la claridad de sus reglas, sus aplicaciones a veces sorprendentes.

Empezamos por las reglas de composición interna y externa y las estructuras algebráicas, jugamos con matrices y determinantes y luego nos introducíamos en el espacio euclídeo y las aplicaciones a la geometría. Era como un juego, pero de un enorme rigor. Con las reglas de ese juego clarísimas.Todo me parecía casi mágico pero, especialmente la parte final, la que tenía que ver con geometría, me parecía especialmente bella.

Llegué a plantearme incluso, el volver al álgebra como una dedicación más profesional, cuando acabase todos mis cursos y asignaturas y tuviera mi flamante título de ingeniero.

No fue así. A medida que descubrí otras materias y áreas de conocimiento, mis intereses derivaron hacia otros derroteros. Pero siempre me quedó ese buen sabor, esa cierta admiración y cariño hacia el álgebra línea.

Hace poco, leyendo el libro 'Learning virtual reality' de Tony Parisi me reencontré brevemente con ella. En la primera parte del libro, que se centra algo más en los fundamentos y menos en el desarrollo del software, el autor proporciona unas pinceladas sobre los conceptos y algoritmos subyacentes. Y todo lo que tiene que ver con desplazamientos y rotaciones de los objetos en una escena se realiza con matrices, las denominadas matrices de transformación, según las reglas de esa geometría y ese álgebra que tuve ocasión de degustar hace ya muchos años durante mis estudios universitarios.

Fue un reencuentro breve, pero dulce: una de las áreas tecnológicas más espectaculares hoy en día, la realidad virtual, con una de las disciplinas más clásicas y hermosas de la ciencia y que tanto disfruté en mi juventud: el álgebra lineal.

Una bonita y afortunada conjunción.


lunes, 27 de agosto de 2018

Realidad virtual y filosofía: una digresión


La realidad virtual es quizá una de las nuevas tecnologías digitales más divertidas y emocionantes. La realidad virtual nos lleva a un mundo y una experiencias completamente nuevas, inventadas en cierto sentido por el desarrollador de la experiencia virtual.

Sin embargo, estrictamente hablando, la realidad virtual no crea una realidad nueva, no puede hacerlo, sino que nos 'engaña' en cierto sentido, haciéndonos pensar que esa realidad inventada es... eso, real.

¿Cómo lo hace?

Pues engañando a nuestros sentidos. Percibimos la realidad a través de los sentidos, así que si queremos hacernos creer en una realidad que no existe, la única forma es lograr que los sentidos perciban esa realidad virtual tal y como si se estuviese desarrollando en el mundo exterior.

Tony Parisi en su libro 'Learning Virtual Reality' expresa esta idea de la siguiente forma:


Virtual reality has one goal: to convince you that you are somewhere else. It does this by tricking the human brain - in particular, the visual cortex and parts of the brain that perceive motion.


La realidad virtual, pues, lo que hace es crear ilusiones y convencernos de que esas ilusiones realmente existen.

Sin embargo, y a partir de aquí comenzamos una breve digresión filosófica, el propio autor recoge poco antes la siguiente cita de Albert Einstein:

Reality is merely an illusion, albeit a very persistent one

Creo percibir en la cita del físico alemán, una cierta socarronería, un cierto humor. Pero, al mismo tiempo, un trasfondo de pensamiento filosófico.

Aunque reconozco que mis conocimientos filosóficos son débiles y se me pierden un poco en las nubes del tiempo, leyendo el libro de Parisi, se me vinieron a la cabeza retazos de doctrinas filosóficas, estudiadas siendo yo apenas un colegial, en que se discutía acerca de la naturaleza de la realidad.

En esa discusión, había corrientes que aseguraban que existía una realidad fuera completamente de la conciencia humana (realismo), mientras que otras afirmaban que la realidad es una mera construcción de la conciencia humana (idealismo). Y algunas, se situaban en una posición intermedia, como la fenomenología, que admite como posibles fenómenos dentro y fuera de la experiencia humana pero se centran en lo que ésta puede captar a través de los sentidos (fenómenos).

Sin pretender en ningún modo, ni haber recogido de forma muy rigurosa ni por supuesto completa el pensamiento filosófico al respecto de la realidad, la conciencia y la experiencia sensorial, ni sentar ningún tipo de doctrina, me pregunto cómo interpretarían los creadores de esas doctrinas filosóficas la realidad virtual, cómo podría afectar a su definición y concepción de la realidad y su relación con la conciencia humana, la existencia de una tecnología que permite a los humanos crear realidades nuevas y hacerlas tangibles para otros humanos con sólo engañar a sus sentidos y, con ello, de alguna forma, alterar su conciencia.

¿Qué pensarían, muy especialmente, aquellas corrientes que ponen más peso en la conciencia y la experiencia como fuente de la realidad? ¿Considerarían a las experiencias creadas mediante realidad virtual como auténtica realidad?

¿Existen filósofos hoy día que se replanteen el concepto de realidad con base en lo que está aportando la tecnología, muy especialmente la realidad aumentada y, sobre todo, la virtual?


viernes, 24 de agosto de 2018

Hacia un Derecho de los robots con Moisés Barrio y colaboradores

'Derecho de los robots' es una obra en cierto sentido exploratoria y pionera, porque se adentra en un territorio todavía poco explorado y trabajado como es la legislación que debe rodear a los nuevos ingenios fruto de la evolución tecnológica, no sólo los robots físicos sino también los robots sofware y los desarrollos propios de la inteligencia artificial.

La obra, dirigida por Moisés Barrio, es en realidad una obra coral y multidisciplinar con aportaciones de hasta diez autores, incluyendo varias perspectivas de diferentes ramas del derecho e, incluso, algún toque tecnológico.

No se trata tanto de una obra de conclusiones, probablemente sería prematuro intentarlo, sino de explorar las ideas existentes y proponer otras nuevas, en cierto sentido como una suerte de documento iniciático, como un punto de partida para fijar de dónde partimos y empezar a desarrollar.

El libro se estructura en diez capítulos, a saber:
  • '¿Qué es un robot?': es un capítulo de naturaleza relativamente técnica que intenta, como reza su título, situar qué es un robot. Además proporciona una cierta perspectiva histórica y una clasificación. Ataca también conceptos de inteligencia artificial y hace una primera incursión en aspectos de ética.

  • 'Del derecho de internet al derecho de los robots': exploración inicial de un posible derecho de los robots y la posibilidad de partir del ya existente derecho de Internet.

  • 'Antecedentes y propuestas para la regulación jurídica de los robots': repasa algunos antecedentes a nivel de instituciones europeas e introduce la figura de la 'persona electrónica' (de una forma análoga a como existe la 'persona jurídica') que se maneja como una posible forma de afrontar ciertos aspectos del derecho de los robots
  • .
  • 'Los robots y la responsabilidad civil extracontractual': analiza la casuística relacionada con la generación de daños por parte de los robots, desde una perspectiva de derecho civil e incluye un análisis sobre si los robots deben ser sujetos u objetos de derecho así como un análisis del eventual seguro obligatorio.

  • 'Los robots en el derecho penal': en este caso, se adopta el enfoque del derecho penal y se razona sobre la responsabilidad y culpabilidad en caso de delitos cometidos por robots.

  • 'Los robots en el dereho del trabajo': pasamos ahora al ámbito laboral abordando problemáticas como la eventual cotización a la seguridad social por parte de los robots y aspectos de prevención de riesgos laborales.

  • 'Los robots en el derecho financiero y tributario': con una perspectiva más fiscal, explora las ideas de los posibles impuestos a los robots y el debatido asunto de la renta básica universal, con todas sus implicaciones, ante una eventual destrucción masiva de empleo.

  • 'Robots y abogacía': en este capítulo se analiza cómo puede influir la existencia de robots en el ejericio de la abogacía incluyendo algún aspecto puntual como la protección de datos.

  • 'Los robots en la sanidad': en este caso se centra en el uso de robots en la atención sanitaria, analizando primero la tipología de ingenios utilizados con especial foco en los denominados robots quirúrgicos, y pasando luego a revisar algunas implicaciones jurídicas y éticas.

  • 'Robótica y ética': un capítulo de cierre bastante filosófico e intentando dar una perspectiva histórica de los dilemas éticos.

'Derecho de los robots' es un intento, innovador, valiente y arriesgado de sentar las bases de una legislación sobre robots y creo que su valor es, precisamente, el recopilar lo que existe ahora mismo y centrar los debates.

Dado mi 'background' no me atrevo a opinar mucho, aunque me interesan, sobre cuestiones jurídicas pero no puedo evitar en el lado técnico hacer un aviso sobre la necesidad de una mayor claridad en la delimitación de qué se entiende por robot o por inteligencia artificial y una mayor coherencia entre capítulos a la hora de entender esos conceptos. No me parece que el aviso sea menor porque, más allá de mi interés técnico personal, entiendo que para legislar sobre algo, para entender los eventuales derechos y obligaciones y lo que tiene sentido y no exigir, se debe comprender bien el objeto sobre el que se legisla. Se abre ahí, creo, un interesante área de trabajo multidisciplinar.

En lo jurídico, y sin arriesgarme a dar una opinión definitiva, creo que lo que se consigue sobre todo es, como decía más arriba, recopilar la información sobre la documentación y posiciones que existen hoy día y los debates que están sobre la mesa. Y entiendo que, en un área tan novedosa, no es poca aportación como punto de partida.

Moisés Barrio Andrés

(Fuente: Biografía en su página oficial)

Moisés Barrio Andrés
Moisés Barrio Andrés es Letrado del Consejo de Estado, Doctor en Derecho por la Universidad Carlos III de Madrid, ha realizado estudios de postgrado en la Universidad de Harvard y es Licenciado en Derecho por ICADE (E-1).

Además, cuenta con más de catorce años de experiencia profesional como árbitro y abogado ejerciente del Ilustre Colegio de Abogados de Madrid. Ha cursado el Máster en Investigación en Ciencias Jurídicas por ICADE, ESADE y Deusto.

En 1992 fundó IDESOFT, empresa fabricante de software y de la cual ha sido su CEO hasta hace dos años. La compañía fue pionera en comercializar programas informáticos en Internet, y desde entonces desarrolla soluciones tecnológicas y de ciberseguridad para el sector privado y público.

También es Profesor de Derecho de Internet y de las Telecomunicaciones, así como de Derecho de la Regulación económica, es Académico correspondiente de la Real Academia de Jurisprudencia y Legislación, es Secretario de la Revista «Documentación Administrativa» y es el Secretario del Foro de Debate Jurídico.

Igualmente es Asesor de distintas Administraciones Públicas, tanto en España como a nivel internacional, en materias de Derecho de Internet y Derecho Público. Asimismo, pertenece al grupo de expertos sobre Ciberpolítica del Real Instituto Elcano.

Ha escrito ocho libros y más de 30 artículos en revistas y otras obras especializadas en el campo del Derecho de Internet, propiedad intelectual, nuevas tecnologías y Derecho Público económico.

Es Premio Enatic 2018 a la investigación jurídica en Derecho Digital.

Presta asesoramiento jurídico a personas en riesgo de exclusión.

Su principal objetivo es contribuir a que Internet sea algo positivo y enriquecedor para empresas y personas y evitar que se utilice en contra de la sociedad.

Puedes saber más del autor visitando su página oficial o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @moisesbarrioa .

Ficha técnica:

AUTOR: Moisés Barrio Andrés (Director) y colaboradores.
EDITORIAL: Wolters Kluwer (La Ley)
AÑO: 2018
ISBN: 978-8490206898
PAGINAS: 267

miércoles, 22 de agosto de 2018

... y desventajas del Bitcoin


En el artículo anterior dábamos una visión acerca de los beneficios del Bitcoin. Ahora vamos a ver 'la otra cara de la criptomoneda', vamos a ver las desventajas del Bitcoin.

Y lo hacemos siguiendo la misma fuente que en el artículo previo, a saber, el libro 'Bitcoin. Complete guide to bitcoin' de Mark Gates.

Este autor identifica hasta trece desventajas o peligros del bitcoin, a saber:

  • Riesgo de elevadas tarifas por transacción: Los 'mineros', es decir, las máquinas que crean los bloques blockchain de la cadena de bloques de Bitcoin, son compensados por dos vías: por el trabajo realizado para la creación del bloque y mediante las tarifas asociadas a las transacciones. A medida que Bitcoin se populariza, las dificultades y competencia para conseguir crear bloques crecen y las recompensas por hacerlo decrecen. Es decir, que poco a poco, los 'mineros' recibirán compensación única o principalmente por las tarifas de transacción. Esto supone el riesgo de incremento de esas tarifas.

  • Transacciones no reversibles: La no reversibilidad de las transacciones de bitcoin/blockchain se toma como una ventaja en el sentido de que hace más difícil falsear transacciones. Sin embargo, en el caso de errores del propio usuario o de que una cuenta sea accedida por alguien no debido, la imposibilidad de deshacer una transacción se convierte más en un problema que en un beneficio.

  • Coste de operación de la red Bitcoin: La red de Bitcoin utiliza grandes cantidades de electricidad y recursos computacionales y, en cierto sentido, de una forma muy inútil, simplemente para resolver los puzzles que dan acceso a la creación de los bloques. Esto compromete la viabilidad de un Bitcoin a gran escala y es uno de los temas sobre los que han incidido, dando alternativas, otras criptomonedas.

  • Falta de escalabilidad: El consumo eléctrico y computacional son unos factores que comprometen la escalabilidad de Bitcoin, pero no son los únicos. Igualmente, la tasa de transacciones que la red Bitcoin puede procesar en la unidad de tiempo es ridículamente pequeña comparada con, por ejemplo, la red Visa. Otra problemática es la confirmación de una transacción. Si en un sistema de tarjeta de crédito o débito, la confirmación es casi inmediata, en Bitcoin, como debe esperar a la creación de hasta otros seis bloques (forma en que se implementa la confirmación) y dado que en Bitcoin se crea un bloque cada diez minutos, esto puede suponer una hora hasta obtener la confirmación de la transacción.

  • Falta de privacidad: El blockchain de Bitcoin se caracteriza por su trasparencia: las transacciones realizadas son accesible para 'cualquiera'. Esto se entiende como un mecanismo de seguridad y confianza en la red, pero también es un factor que opera en contra de la privacidad puesto que, por ejemplo, cualquiera podría observar las transacciones realizadas por una cierta empresa y hacerse una idea de sus magnitudes económicas globales. También puede ser usado como un mecanismo de vigilancia por parte de los gobiernos con intenciones cuestionables. En algunas variantes de blockchain ya se implementa un sistema de permisos para limitar esa trasparencia.

  • Más seguridad puede conllevar menor seguridad: Bitcoin incorpora mecanismos fuertes de criptografía y seguridad. Sin embargo, paradójicamente, eso puede llevar a una menor seguridad real ya que, por ejemplo, los usuarios pueden anotar sus direcciones y claves en papel u otros medios poco seguros.

  • La ausencia de control centralizado no siempre es buena: Igualmente, la ausencia de control centralizado se entiende como una de las características diferenciales y positivas de Bitcoin, pero también esto exhibe algunas desventajas. Como en Bitcoin las decisiones se toman por consenso, esto puede ralentizar la toma de esas decisiones y ralentizar el progreso de Bitcoin.

  • Riesgo de ataques a la red Bitcoin: Conseguir 'hackear' realmente la red Bitcoin es muy difícil, rayando lo imposible. Sin embargo, sí que existe la posibilidad de otros riesgos como el bloqueo de decisiones mayoritarias por parte de entidades que tienen un porcentaje alto de los nodos de Bitcoin.

  • Tecnología nueva no suficientemente probada: Bitcoin se basa en una tecnología nueva que aún no está completamente madura y que exhibe problemas de escalabilidad y algunas problemáticas de seguridad. En general, parece una tecnología no del todo madura para el salto al uso masivo.

  • Falta de confianza y mala reputación: Por desgracia, y debido a motivos históricos, con cierta frecuencia se asocia Bitcoin al uso por delincuentes y relacionado con el mundo de las drogas. Evidentemente, esto no es una característica intrínseca de Bitcoin, pero está en la mente del gran público y perjudica a Bitcoin.

  • Incapacidad para conseguir un entendimiento y adopción masivos: Para conseguir una adopción masiva, aparte de resolver los problemas de escalabilidad, Bitcoin necesita ser comprendido y, sobre todo, ganarse la confianza del gran público y esto es algo que no ha sucedido hasta ahora.

  • Volatilidad del precio: Es conocida la volatilidad en la cotización del Bitcoin. Esto es claramente una dificultad para conseguir la confianza que se precisa en una moneda para su adopción masiva.

  • Humo sobre Bitcoin: Existe mucho escrito sobre Bitcoin, con frecuencia cayendo en la inexactitud y la exageración.

Sobre muchos de los puntos anteriores ya hay alternativas o trabajo en curso, ya sea en la forma de variantes de blockchain (la tecnología en que se apoya Bitcoin), o en la forma de otras criptomonedas o evolución del propio Bitcoin.

De todas formas, no se trata de objeciones menores y esto hace pensar que a Bitcoin aún le queda un largo camino para convertirse eventualmente en una moneda realmente de uso masivo e, incluso, que ese papel le puede ser arrebatado por otro tipo de soluciones que, quizá partan de otras variantes de blockchain o quizá estén más imbricados en el sistema financiero actual.

Lo veremos.

lunes, 20 de agosto de 2018

Ventajas del Bitcoin


Bitcoin es, sin duda, una de las criptomonedas más conocidas, seguramente la que más. Surgida de las manos del enigmático Satoshi Nakamoto, cuya identidad hasta la fecha no ha sido revelada, y generadora de la tecnología de blockchain que tantas expectativas y ruido mediático levanta, es probablemente también la criptomoneda de uso más extendido aunque no puede decirse que en este sentido haya conseguido aún una verdadera adopción masiva.

Ahora bien ¿Qué valor aporta Bitcoin frente a otras monedas u otros medios de pago? ¿Por qué debería una empresa o un particular lanzarse a utilizar Bitcoin?

En el libro de carácter introductorio 'Bitcoin. Complete guide to bitcoin' su autor Mark Gates nos propone estos nueve beneficios que aporta bitcoin:

  • Eliminación de intermediarios: En el sistema financiero común existen intermediarios que proporcionan confianza y seguridad en las transacciones. Sin embargo, Bitcoin elimina esos intermediarios permitiendo transacciones directamente entre las partes. Este beneficio es muy importante en países con un cierto nivel de corrupción o ineficacia de las administraciones donde esas entidades intermediarios que deberían generar confianza más bien se perciben como un peligro.

  • Descentralización: enlazando con la ventaja anterior, Bitcoin se apoya en un registro contable compartido entre todas las entidades, en lugar de en libros contables individuales. Un libro contable que no tiene un único propietario sino que es compartido. Esto lo hace mucho más resistente a ataques y 'hackeos'.

  • Sin Gobierno ni Banco Central: se elimina el control de las transacciones por parte de gobiernos o bancos centrales. De nuevo, este eventual beneficio puede no verse claro en el caso de países con una administración y un banco central sólidos y honestos, pero puede ser valioso en países donde no existe esa fortaleza.

  • Sin pagos internacionales costosos: Bitcoin elimina algunas tarifas que se producen hoy día en transacciones internacionales.

  • Menores costes y tarifas: en general, Bitcoin tiene el potencial de reducir costes y tarifas ya que no hay costes asociados a transacciones internacionales, no hay intermediarios a los que remunerar, el libro contable es común...

  • Mayor velocidad de transacciones: aunque la plataforma de Bitcoin, que se apoya en blockchain, no es especialmente rápida, el hecho de eliminar intermediarios y de disponer de un libro contable compartido, acelera las transacciones. Así, por ejemplo, una transferencia de dinero no tiene que esperar días, como sucede en el caso de transferencias bancarias, sino minutos.

  • Transparencia: las transacciones con Bitcoin suceden en ese libro contable compartido, que está abierto a cualquiera en la red. Además, las transacciones deben ser aprobadas por más del 50% de nodos de la red. Estos factores se constituyen en armas contra el fraude.

  • Confianza: En el caso de Bitcoin, la confianza se sitúa, no en unos intermediarios que se han eliminado, sino en la propia red Bitcoin.

  • Seguridad: Bitcoin integra varios elementos para convertirse en una red muy segura. Entre ellas se incluyen el uso de la critpografía, o mecanismos asociados a ser una red distribuida, replicada y con un sistema de consenso para la aprobación de transacciones.

Estos son los nueve beneficios que Mark Gates nos propone como diferenciales de Bitcoin frente a otros medios de pago. Algunos son ligeramente redundantes y quizá hay quien discutiría el presunto beneficio que aportan algunos de ellos. Sin embargo, los argumentos están encima de la mesa.

¿Son todo ventajas?

No, realmente no. También existen aspectos negativos y este mismo autor identifica unos cuantos.

Pero esos los veremos en un próximo post.

viernes, 17 de agosto de 2018

La guía para la certificación OCEB 2 en gestión de procesos de negocio

Este libro es la guía oficial para la preparación de la certificación OCEB 2 (OMG Certified Expert in Business process management) del OMG (Object Management Group) en su nivel básico ('Fundamental level'), un libro que sirve al mismo tiempo como guía y como materia para estudiar, ya que su contenido es suficiente y completo para el nivel de fundamentos a que se dedica. En ese sentido, y como puede imaginarse, es un libro austero, muy enfocado a orientar al estudiante sobre las características del examen y a exponer la materia de una forma ordenada, rigurosa y clara.

En la materia de estudio domina claramente la simple definición y clarificación de términos sobre su uso o aplicación, materia que supongo será objeto de las certificaciones de nivel superior.

El libro, no muy largo, se estructura en siete capítulos:
  • 'Getting started': que valora el interés de obtener una certificación y explica específicamente el funcionamiento de la certificación OCEB 2.

  • 'Basic Principles of Business Management': introduce, como contexto, una serie de conceptos de negocio generalistas y como paso previo al tratamiento de los procesos de negocio propiamente dichos. Así, por ejemplo, nos habla de las funciones de negocio, algunas herramientas de estrategia, segmentación de mercados, valor añadido, gestión de proyectos, etc pero todo a un nivel muy, muy básico, muy sencillito, pero que ya forma parte de la materia de examen.

  • 'Basic Principles of Business Processes': explica algunas ideas fundamentales de los procesos de negocio, dando su definición y explicando, por ejemplo, la mecánica del descubrimiento y levantamiento de procesos AS-IS.

  • 'Basic Principles of Business Process Management': Describe con cierto detalle el BMM (Business Motivation Model) de OMG. Es un capítulo algo árido, pero es que la materia de estudio lo es en sí misma.

  • 'Business Modeling': Explica conceptos generales de modelado de procesos, comenzando por recordar algunas disciplinas y antecedentes como TQM (Total Quality Management), BPR (Business Process Reengineering), y tratando algunos otros temas como las organizaciones orientadas a procesos o los sistemas de gestión de procesos.

  • 'Modelling Business Process Using BPMN': El capítulo más largo, explica con bastante detalle el lenguaje de modelado de procesos, BPMN.

  • 'Frameworks': habla de los modelos de referencia de procesos existentes, haciendo mención a APQC Process Classification Framework, SCOR (Supply-chain Operations Reference Model) y VRM (Value reference Model) así como a Frameworks del área de calidad como el BPMM (Business Process Maturity Model), Six Sigma, ISO 9000 o elementos de legislación como Sarbannes-Oxley y frameworks de gestión como el Cuadro de Mando Integral.

Se trata de una guía correcta, con clara vocación pedagógica aunque sencilla, como corresponde al objetivo del examen que cubre y sin ningún tipo de adorno. Por lo demás, y de cara a la preparación del examen, señalar que incluye algunas preguntas de ejemplo con sus respuestas.

Un libro, pues, adecuado para la misión que tiene encomendada.

Ficha técnica:

AUTOR: Tim Weilkiens, Christian Weiss, Andrea Grass y Kim Nena Duggen 
EDITORIAL: Morgan Kaufmann
AÑO: 2016
ISBN: 978-0128053522
PAGINAS: 189

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miércoles, 15 de agosto de 2018

Seis habilitadores clave del Machine Learning


Aunque sea ahora cuando haya ganado resonancia e impacto, tanto mediático como real, el Machine Learning no es una disciplina nueva. Algunos de sus algoritmos tienen en realidad varias décadas de antigüedad ya. ¿Qué ha cambiado entonces? ¿Por qué se habla ahora tanto de Machine Learning? ¿Por qué ahora parece ser tan útil y aportar tantas posibilidades? ¿Cuáles son los habilitadores clave del Machine Learning?

En el librito 'Machine Learning for dummies. IBM limited edition' sus autores, Judith Hurwith y Daniel Kirsch, identifican seis factores que pueden explicar la explosión del machine Learning. Son estos:
  • Potencia de los procesadores: la capacidad de computación de los microprocesadores ha aumentado drásticamente en los últimos años lo cual es muy importante para una disciplina, el machine Learning, en que abundan el uso masivo de datos y los algoritmos computacionalmente costosos.

  • Almacenamiento: Igualmente, el coste de almacenamiento y gestión de datos ha disminuido drásticamente. Además, se han producido grandes avances en cuanto a la velocidad de ese almacenamiento y en cuanto a las técnicas de procesamiento de grandes cantidades de datos.

  • Computación distribuida: desarrollo de la capacidad de hacer computación distribuida entre varios nodos o clusters lo que, de nuevo, favorece el hacer cálculos complejos sobre grandes volúmenes de datos.

  • Disponibilidad de datos: disponibilidad comercial de conjuntos de datos sobre los que hacer análisis, en algunos casos disponibles en la nube y por medio de APIs.

  • Software abierto: muchos algoritmos de Machine Learning están disponibles como desarrollos open source a través de comunidades con una amplia base de miembros. Esto hace los desarrollos mucho más sencillos.

  • Visualización: no sólo se han desarrollado los algoritmos y capacidades computacionales sino que también se han desarrollado y disponibilizado herramientas atractivas de visualización que posibilitan el uso de los resultados por no especialistas.

Sin duda, se trata de seis buenas razones que, unidas al valor intrínseco del Machine Learning, a su capacidad de análisis, de obtención de conclusiones y de predecir elementos del futuro, explican su gran auge actual.


lunes, 13 de agosto de 2018

El valor del Machine Learning


Es bueno dar visiones sencillas de asuntos complejos. Ayuda a comprender y sentar las bases y, de paso, demuestra un conocimiento profundo de la materia en cuestión.

Uno de las áreas de la ciencia y la tecnología más interesantes hoy día, con más notables avances, y con mayores promesas de futuro, es el campo del Machine Learning. Sin embargo, se trata de una disciplina amplia y compleja, en ocasiones farragosa. Una disciplina que, además, se mezcla o identifica con otros términos como Data Science, Inteligencia Artificial o Big Data.

En busca de esas visiones sencillas he estado leyendo la obra 'Machine Learning for dummies. IBM limited edition' de Judith Hurwith y Daniel Kirsch. Y en efecto, me he encontrado algunas ideas muy sencillitas que creo que vale la pena consignar aquí.

La primera es una especie de definición muy cortita de machine learning:

Machine Learning is a form of AI that enables a system to learn from data rather than through explicit programming. 


Es corta, en efecto, pero aporta dos elementos importantes. El primero es, simplemente, que el machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial. No es lo mismo que inteligencia artificial, pero sí una parte de la misma.

Y, lo más importante, que aprende a partir de datos. En la algoritmia tradicional, la lógica, el comportamiento, está incrustado en la propia codificación del software y es completamente responsabilidad del desarrollador. En el caso del machine learning, sin embargo, una parte de ese comportamiento, y en concreto el aprendizaje, se produce a partir de datos externos y, por tanto, no es completamente obra del desarrollador.

De este segundo factor deducen los autores lo que consideran el valor del Machine Learning. Así nos cuentan:

The value of machine learning is that it allows you to continually learn from data and predict the future.


Eso es. Dado que los algoritmos de machine learning aprenden a partir de datos externos, su comportamiento no es estático sino adaptativo, aprenden continuamente. Otro valor importante es que no son algoritmos ocupados en explicar una realidad pasada, como es el caso de la estadística tradicional, sino orientados a predecir el futuro y a generar comportamientos de futuro.

Aprendizaje continuo a partir de los datos y predicción del futuro. Ese es el valor del Machine Learning según estos autores.

Así de sencillo.

viernes, 10 de agosto de 2018

Tres niveles de modelado de un proceso de negocio


Hace unas semanas comentábamos la importancia del modelado de un proceso de negocio. Hablábamos de que modelar un proceso de negocio nos ayudaba a entenderlo y comunicarlo. También decíamos que obligaba al rigor, que ayudaba a pensar y también a archivar el conocimiento.

A la hora de realizar este modelado en la práctica, y según se ocupa de aclarar el libro 'OCEB2. Certification guide', el modelado se puede realizar en tres diferentes niveles de profundidad y conviene tener claro en cuál nos movemos:

  • Descriptivo: Se mueve a alto nivel y sólo pretende dar una idea aproximada del proceso de negocio. Se realiza un modelado sin mucho detalle y normalmente sólo del caso sencillo ('happy path'). El objetivo es fundamentalmente la comunicación dentro de la organización o a la alta dirección.

  • Analítico: Ya se entra en detalle y se trata no sólo el caso sencillo sino todas las variantes. El objetivo es ya el análisis del proceso con vistas a su posible mejora.

  • Ejecutable: en este caso el objetivo es la automatización del proceso usando el propio modelado como input para la implementación, normalmente a través de un BPMS.

En mi experiencia personal el nivel más común e incluso deseable es el analítico. El nivel descriptivo, aunque necesario como un primer paso, tiende a asimilarse a 'humo', algo realizado 'sólo por cumplir', por lo que, aunque útil como primer paso, siempre debe evolucionar hacia al nivel analítico.

El nivel ejecutable, aunque muy interesante y en teoría nuestra máxima aspiración, suele ser excesivamente complejo para ser práctico, por lo que el salto a la automatización, que sí se puede y debe dar,  suele hacerse usando técnicas de ingeniería de software diferentes del modelado de procesos.

De todas formas, esa es mi experiencia. Cada nivel, como se ve, tiene su propia utilidad y significado y según las circunstancias u organización pueden tener todos pleno sentido.


miércoles, 8 de agosto de 2018

Cuatro principios y ocho buenas prácticas para la gestión de procesos de negocio


BPM (Business Process Management), es decir, la gestión de procesos de negocio, su identificación, modelado, análisis y mejora, tiene una parte de método y una parte de arte. Arte porque aunque hay notaciones, metodologías y una cierta porción de teoría, lo cierto es que no hay unas reglas fijas.

Especialmente en lo que se refiere al rediseño y mejora de procesos interviene también la experiencia, la inspiración y la habilidad del diseñador.

Como, a pesar de lo motivador que pueda resultar esa dependencia de la inspiración propia, queremos que BPM sea una disciplina rigurosa, conviene valerse al menos de buenas prácticas, patrones de actuación de amplia aplicación.

Leyendo el manual 'OCEB2. Certificación guide' me encuentro una referencia a la obra de James F. Chang, que también tendré que leer en su momento, el cual identifica cuatro principios y seis buenas prácticas en gestión de procesos y me ha parecido interesante recogerlas y hacerme eco de ellas. Son de naturaleza bastante genérica, pero sin duda interesantes.

Principios

Los cuatro principios identificados son los siguientes:

  • Los procesos son activos: es decir, son elementos que nos ayudan a generar valor y satisfacer requisitos y necesidades de los clientes

  • Los procesos deben ser gestionados: precisamente por constituir unos importantes activos empresariales, deben ser gestionados de manera explícita, incluyendo la medición, control y análisis.

  • Los procesos deberían ser mejorados de manera continua: es decir, no se trata de iniciativas de mejoras aisladas o de una sola vez, sino de una actividad continua.

  • Las Tecnologías de la Información son un habilitador esencial: dado que transporta los datos que necesitan los procesos. Yo añadiría que, además, y quizá de una forma aún más importante, automatizan el proceso, dándole estructura y eliminando tareas manuales e ineficientes.

Buenas prácticas

Y las seis buenas practicas:

  • Estructuras organizativas: establece estructuras orientadas a procesos.

  • Dueño de proceso: Designa un dueño de proceso responsable del éxito de ese proceso.

  • Soporte de abajo a arriba: La alta dirección debe promover BPM pero las mejoras tienen que surgir de abajo hacia arriba.

  • Tecnologías de la Información: Haz que los sistemas monitoricen, controles y mejores los procesos existentes. En este sentido, los BPMS juegan un papel muy importante.

  • Socios: colabora con otros socios (por ejemplo, proveedores) que se encuentran implicados en actividades transversales.

  • Formación y mejora: forma a los empleados de manera regular y mejora constantemente los procesos de negocio.

  • Bonos y recompensas: Combina la mejora de procesos con el pago de bonus y la entrega de premios.

  • Saltos en lugar de pasos: utiliza tanto medidas de mejora incremental (como Six Sigma) como enfoques más radicales (reingeniería).

Un compendio de buenas ideas. Bastante genéricas, es cierto, pero muy a tener en cuenta.


lunes, 6 de agosto de 2018

Procesos de negocio y el conocimiento oculto


Tenemos a nuestra disposición un tesoro de conocimiento y no lo conocemos. Y no lo aprovechamos porque no lo conocemos. Es un conocimiento oculto.

¿De qué hablo?

Me refiero, el título ya lo anticipa, a los procesos de negocio, un elemento de gestión de capital importancia, que saltó al primer plano del interés directivo hace ya unos cuantos años con el auge de la Calidad Total y posteriormente con la Reingeniería y que continúa hoy en día bajo, más abarcador, bajo la denominación de Business Process Management (BPM).

Los procesos son la forma, adecuada o no, eficiente o ineficiente, en que funciona una compañía. Es, dicho de forma muy simplificada, 'cómo se hacen las cosas'.

Lo sorprendente del caso es que ese 'saber hacer' permanece en cierto sentido oculto para la mayoría de las organizaciones. Simplemente, lo hacen. Sin saber muy bien cómo ni por qué.

Podría pensarse que si una compañía funciona sin conocer sus procesos ¿para qué preocuparnos por ellos?

Hay buenas razones. Si no conoces el proceso no puedes analizarlo. Si no lo analizas, no puedes detectar e implantar mejoras que te permitan ganar en agilidad, calidad o eficiencia. Si no te aseguras de definirlo, no podrás asegurar que todos los empleados u organizaciones funcionan de la misma manera. Si no puedes asegurar que toda la compañía hace las mismas cosas de la misma manera, cualquier acción de mejora es de corto alcance, de ámbito muy reducido para conseguir un verdadero impacto. Es más, si no puedes asegurar que las mismas cosas se hacen de la misma manera, apenas tiene sentido digitalizar ni automatizar.

Las posibilidades que se abren cuando conocemos y gestionamos nuestros procesos de negocio son, pues, enormes. Y, sin embargo muchas veces desconocemos esos procesos y se mantienen ocultos.

Por eso, el primer paso de la gestión de procesos, es descubrir nuestros propios procesos, hacer que eso que de alguna forma 'funcionaba sólo', deje de permanecer oculto y pueda ser objeto de gestión. Así nos lo recuerda el manual 'OCEB 2. Certification guide' cuando nos dice:

The goal of process discovery is to detect implicit knowledge about actual processes and make it explicit.


Para, unas líneas después, insistir

The purpose of Business Process Analysis (BPA) is to provide explicit process knowledge. It serves to discover weaknesses and enables actual/target comparisons.


A veces el análisis de procesos de negocio puede parecer una disciplina sin 'glamour', algo como muy metodológico, que da pereza... Pero no es así.

El análisis de procesos es el inicio de una aventura en busca del conocimiento oculto. Es el comienzo de un azaroso viaje que parte con una promesa de eficiencia y calidad. Es, la búsqueda de un tesoro. El del conocimiento oculto.

viernes, 3 de agosto de 2018

Una innovación orientada a la acción con Luis Pérez-Breva

En 'Innovar. Un manifiesto de acción' su autor, Luis Pérez-Breva, a la sazón director en el MIT del programa 'MIT Innovation Teams', expone su propia propuesta sobre el proceso de innovación, el método que él sigue precisamente en la unidad que dirige y el que intenta inculcar a sus alumnos.

Se trata de un modelo iterativo y experimental que va construyendo en sucesivas pasadas diferentes versiones del problema a resolver, de la propuesta de solución y de la organización que ha de gestionarlo. Un método que marca distancias con las teorías dominantes y que anticipa que las intuiciones iniciales serán incorrectas pero que tienen el valor de impulsar a hacer algo, a innovar.

El libro se compone de doce capítulos agrupados en tres partes:
  • 'PARTE I: ANATOMÍA DE UN PRESENTIMIENTO

    • '1. Estar productivamente equivocado': que plantea ya las líneas maestras de todo el libro defendiendo la innovación como un proceso de aprendizaje que parte de un presentimiento y se desarrolla por ensayo y error.

    • '2. Maquetar un problema real': apuesta por la idea de que toda innovación parte de una intuición, un presentimiento y que debe responder a un problema de la vida real. El primer paso es maquetar ese problema, intentar definirlo.

    • '3. Un kit para orquestar innovación en cualquier lugar': introduce el concepto de kit de innovación compuesto por un problema, piezas, personas y una guía ('primer') para ponerse manos a la obra.

  • 'PARTE II: EXPLORAR MIRANDO HACIA ADELANTE. APRENDER DE PIEZAS Y DE PERSONAS

    • '4. Conversar con piezas': se adentra en cómo gestionar, cómo conversar con uno de los elementos del kit: las piezas, un concepto amplio que incluye cualquier elemento que no sean personas: pueden ser equipos, pueden ser canales de venta, modelos de estrategia, diagramas, organigramas... casi cualquier cosa.

    • '5. Entenderse con personas': que se centra en el otro gran bloque del kit de innovación: las personas y cómo relacionase con ellas de cara a la innovación. Cómo encontrarlas, involucrarlas y conversar con ellas.

    • '6. A escala, la no linealidad es tu aliada': Insiste en la no linealidad de la innovación, es decir, la no proporcionalidad entre las acciones y los resultados tanto en el sentido de que un pequeño cambio puede tener un gran impacto como el caso inverso, un gran cambio puede provocar poco impacto.

    • '7. Gestionando el problema vía prueba y ajuste': Habla de la iteración y del modelo de prueba y ajuste, es decir, cómo el problema y su solución se van refinando cíclicamente, teniendo mucho protagonismo el planteamiento de preguntas como forma de avanzar en el aprendizaje.

  • 'PARTE III: ORGANIZAR LO QUE HAS APRENDIDO. EXPLORAR EL IMPACTO

    • '8. La práctica de abogar por tu innovación': habla de la presentación del proyecto de innovación, por ejemplo, a posibles inversores, y presenta un modelo a modo de tres actos de un ballet: llamar la atención, la realidad a crear juntos y los detalles del eventual acuerdo.

    • '9. Riesgo, acción, aprendizaje e incertidumbre': trata del problema del riesgo y la incertidumbre apostando por la previsión y sobre todo la acción para su gestión.

    • '10. LLevando una organización a mayor escala': se centra en la fase final de la innovación, cuando ya las cosas están bastante más claras y la gestión de la innovación deviene en una organización de entidad.

    • '11. Gestionando la innovación de una forma continuada': habla ya de la innovación como un proceso establecido.

    • '12. El mundo es tu laboratorio: necesitas un cuaderno para conversar contigo mismo': aborda un asunto puntual como es el de la documentación de la innovación a lo largo de todo el proceso

  • 'Epílogo: comentario académico': tiene un carácter muy diferente al resto del libro, mucho más erudito y académico como el propio título anticipa. Podríamos decir que es una referencia bibliográfica pero estructurando esas referencias en bloques cada uno de ellos precedido de una explicación de aspectos teóricos, influencias y antecedentes.
'Innovar. Un manifiesto de acción' es un libro interesante, diferente y con personalidad. Un libro con el que es fácil estar de acuerdo en cuanto a la filosofía y principios que lo informan y que con pasión defiende el autor. El proceso que propone resulta sin embargo, algo etéreo, algo intangible y no es fácil imaginarse del todo cómo ponerse manos a la obra en un proyecto real con base a lo que el libro expone. Supongo que es preciso haber asistido a alguno de los cursos o talleres del autor y haberlo practicado un poco para entenderlo realmente, porque lo que sí que es cierto es que el autor tiene experiencia muy real y de éxito en innovación y emprendimiento y en una institución tan prestigiosa como es el MIT.

Me han resultado difícil de entender las críticas, al inicio más soterradas y conforme avanza el libro cada más explícitas, a las tendencias de gestión actuales en materia de innovación. No las entiendo porque, aunque es cierto que el discurso de Luis Pérez-Breva en lo formal y anecdótico es muy, muy diferente al de Lean Startup o Design Thinking, lo cierto es que los principios y filosofía me parecen muy similares: el entendimiento de la innovación como un proceso de aprendizaje, iterativo, que propone el ensayo, aprendizaje y ajuste y todo ello basado en la experiencia real. En el epílogo, en concreto en la sección 'Kuhn versus Popper', el autor explica esa distancia argumentando que los otros métodos se apoyan en su base empírica en el método científico de Karl Popper, mientras que él concuerda con Thomas Kuhn y por ello entiende que los otros métodos (Lean Startup, Design Thinking, etc) son más limitados en sus innovaciones en el sentido de que no pueden introducir innovaciones que desafíen la teoría existente.

Salvados esos dos aspectos que no he he entendido bien, considero que 'Innovar. Un manifiesto de acción' es un libro muy interesante, repleto de ideas provocadoras y que resulta además refrescante al aportar una perspectiva nueva al mundo de la innovación y el emprendimiento.

Creo por ello que es obligada lectura para todo aquel interesado en innovación, tanto por el valor intrínseco de sus aportaciones como por el hecho de traer aire fresco y bríos renovados a una actividad tan clave hoy día, probablemente siempre, como es la innovación.

Luis Pérez-Breva

(Fuente: Perfil en el Center for MIT entrepreneurship)

Luis Pérez-Breva
El doctor Luis Perez-Breva es un experto en el proceso de innovación tecnológica, un emprendedor y autor de 'Innovating: A Doer’s Manifesto for Starting from a Hunch, Prototyping Problems, Scaling Up, and Learning to Be Productively Wrong'.

Actualmente Pérez-Breva dirige el MIT Innovation Teams Program, el programa-taller estrella del MIT operado de forma conjunta con las escuelas de Ingeniería y Management. Durante su ejercicio ha guiado más de 170 tecnologías MIT a descubir el camino hacia el impacto. Ha co-dirigido el Innovation Pillar de la MIT Skoltech Initiative, y colabora con las inciativas del MIT en innovación en Portugal, Singapur y Abu Dhabi. Ha enseñado la innovación como habilidad a profesionales de todo el mundo y estudiantes de todas las disciplinas y ha conseguido que comiencen a innovar partiendo de casi nada: intuiciones, problemas del mundo real, conjuntos de problemas de ingeniería y avances en investigación.

Es un innovador en serie con éxitos en tecnologías de localización en caso de emergencia basadas en móviles acutalmente desplegadas en todo el mundo, un sistema completamente automatizado de comercio y asignación de porfolio y muchas otras historias que compartir de sus aventuras de ensayo y error para concebir tecnologías de inteligencia artificial que traten problemas del mundo real y los lleven al mercado.

El doctor Pérez-Breva tiene grados en Ingeniería Química, Administración e Inteligencia Artificial de España (Institut Quimic de Sarrià), Francia (Ecole Normale Supérieure) y los Estados Unidos (Massachusetts Institute of Technology). Como innovador y emprendedor ha trabajado en localización de llamadas móviles para respuesta ante emergencias y seguridad nacional, genética, asistencia sanitaria inteligente, asignación de porfolio automatizada, y desarrollado varias organizaciones sin ánimo de lucro, incluyendo el construir una nueva universidad centrada en la innovación. En 2011 el Gobierno de España reconoció su trayectoria con la Orden del Mérito Civil del Reino de España.

Puedes saber más del autor visitando su perfil en LinkedIn o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @lpbreva.

Ficha técnica:

miércoles, 1 de agosto de 2018

Reflexión, preparación e innovación


¿Preparación?

¿Para la innovación?

Vivimos orientados a la acción. O al menos, la practiquemos realmente o no, encumbramos esa acción, el moverse, el hacer cosas. Es la forma de avanzar, de conseguir objetivos. Y demuestra en cierto sentido nuestra valía, nuestro empuje, nuestra capacidad para dar resultados.

Y es cierto. La acción es muy importante. Es vital. No se consiguen resultados sin acción. No vendemos sin acción. No ejecutamos proyectos sin acción. Y no innovamos sin acción.

Sin embargo, así lo creo, hay que defender un cierto espacio para la reflexión y la preparación.

Está ya abundantemente descrito que una cierta dosis de aburrimiento promueve la creatividad porque libera nuestro cerebro y le permite moverse en sendas diferentes a la de la acción inmediata, la actividad compulsiva y explorar a cambio nuevas opciones.

A pesar de lo anterior, que me resulta creíble, se me hace difícil abogar por el aburrimiento. No me cuesta sin embargo, porque estoy convencido de ello, abogar por la preparación de esa acción, por la reflexión, por la planificación y por la estrategia.

Incluso para enfrentarte a actividades donde domina la incertidumbre, como es la innovación o el emprendimiento, creo que es necesaria, quizá más que nunca, esa estrategia y esa planificación. No es esta apuesta por la reflexión y la planificación una postura que sea fácil de defender hoy en día donde todos los discursos parecen llevar a la acción inmediata y al famoso fracaso rápido y barato.

Yo creo firmemente, sin embargo, en la importancia de la preparación. Una preparación, eso sí, bien entendida: una preparación que es abierta, que no es eterna, que no es paralizante. 

Que es abierta porque es plenamente consciente de que parte, a veces incluso mucho, de lo pensado y planificado, puede sufrir revisiones, en ocasiones profundas,  ante el choque con la realidad, ante la realimentación de clientes, del mercado o del propio devenir del proyecto. Una preparación y planificación que es abierta porque no se enamora de sí misma y está dispuesta a rehacerse, si es necesario y cuando es necesario.

Y una  preparación y planificación que no son paralizantes, que no se enroscan sobre sí mismas en un pensamiento eterno que no lleva a nada sino que, por el contrario, son tan breves como sea factible. Una preparación y una planificación que identifican y promueven los siguientes e inmediatos pasos y que están dispuestas a planificar a corto plazo si no hay información suficiente para hacerlo a largo.

Eso es: abogo por la reflexión, la preparación y la planificación... incluso en innovación.

Y hay veces que esa reflexión y ese pensamiento se producen en actividades que quizá no valoramos en su justa medida.

Luis Pérez-Breva, autor del libro 'Innovar' que, además, subtitula de forma muy significativa, 'Un manifiesto de acción', nos identifica en su obra, al menos dos puntos donde hay preparación y reflexión aunque quizá no seamos plenamente conscientes de ello.

El primer caso es ante la exposición de un proyecto de innovación, sea para captar nuevas personas para el equipo o sea para atraer a inversores. El autor resalta la importancia de preparar la presentación del proyecto, no ya por el resultado que esperamos de esa presentación, sino por la preparación en sí misma, porque nos ayuda a nosotros mismos a clarificar nuestro propio proyecto. Así, en un punto de su libro nos dice:

prepararte para exponer tu proyecto es valioso en sí mismo, lo acabes presentando o no.

Nótese: "lo acabes presentando o no". Lo que quiere resaltar, precisamente, es que la reflexión sobre el propio proyecto es una actividad de valor.

Hay otro punto al final del libro en que de nuevo nos habla de reflexión y que resuena fuertemente con mi experiencia personal.

Es cuando nos habla de cómo documentar la innovación, una actividad que quizá está apartada del 'glamour' de la literatura sobre innovación y emprendimiento, pero que tiene valor, no sólo como registro de lo avanzado y como herramienta de trabajo sino, lo que es quizá más importante, por lo que de reflexión implica.

En efecto, personalmente yo siempre he dicho, literalmente, que "pienso cuando escribo". Por supuesto, es una afirmación ligeramente exagerada. Pienso en otras formas y ocasiones pero sí es cierto que el escribir en sentido amplio, ya sea un texto, un diagrama o una PPT, me ayuda muchísimo a estructurar las ideas y a avanzar en el pensamiento.

Y Luis Pérez-Breva debe experimentar algo parecido, al menos de vez en cuando, porque nos dice:

A veces el acto de documentar induce pensamientos.

Así es. documentar, especialmente cuando se hace de forma cuidadosa, concentrados en la tarea y con la voluntad de rigor y comunicación, induce pensamientos, muchos pensamientos...y refina los que ya habíamos tenido.

Así que a las preguntas ¿Reflexión?¿Preparación?¿Planificación? ¿Para la innovación?

Respondo: si, sin ninguna duda.