D铆a: 13 agosto, 2018

La tecnolog铆a es m谩s que cables y fierros

A lo largo de la historia de la humanidad, hemos visto c贸mo el hombre ha desarrollado objetos con el fin de facilitar el trabajo y mejorar su calidad de vida; desde la invenci贸n de herramientas para cazar y cosechar, hasta la utilizaci贸n del ya famoso cloud computing, observamos c贸mo el conocimiento aplicado a su alrededor ha provocado grandes cambios.

Si pensamos en la tecnolog铆a como la manufactura de simples herramientas, dejamos a un lado dos aspectos muy importantes: a) el objetivo por el que se desarroll贸, es decir, la tarea que deb铆a facilitar y, b) beneficios adicionales, es decir, la preocupaci贸n por mejorar servicios o beneficios circundantes.

Para explicarlo mejor, tomemos dos ejemplos claros.

Primero tenemos que hablar de un modelo de negocio que, ya existiendo, cambi贸 completamente gracias a la tecnolog铆a. El servicio de taxi.

Es com煤n que para trasladarnos utilicemos una aplicaci贸n que nos env铆a un taxi; el servicio ya exist铆a desde hace mucho tiempo, incluso los empresarios m谩s aventurados ten铆an flotillas de autom贸viles que rentaban por horas, d铆as o semanas, exist铆an tambi茅n los famosos sitios de taxis seguros que, al hablar con una operadora nos pod铆a enviar el transporte.

Ahora s贸lo con unos cuantos clics podemos no s贸lo pedir el autom贸vil sino tambi茅n, conocer el costo del viaje, saber datos del conductor y del veh铆culo, saber la ruta que seguir谩, compartir con alguien m谩s nuestra ubicaci贸n en tiempo real y hasta calificar el servicio. Como vemos, esta transformaci贸n de un solo servicio a sub-servicios, nos ayudan a entender las necesidades del usuario, creando verdaderas experiencias, gracias al conocimiento que la herramienta nos ofrece.

Asimismo, podemos mencionar un ejemplo futuro (lo comento as铆 porque es una idea que surgi贸 entre pl谩ticas). La zona sur de M茅xico, en espec铆fico: Yucat谩n. Una regi贸n que en los 煤ltimos a帽os se ha convertido en uno de los atractivos tur铆sticos m谩s importantes del pa铆s, cuenta con miles de hect谩reas que no est谩n siendo utilizadas.

Si bien, en dichas hect谩reas se cosechaba el henequ茅n, ahora su utilidad original no est谩 siendo aprovechada, por ello, porqu茅 no pensar en una zona que podr铆amos denominar Invernaderos de energ铆a. Es decir, utilizar esta regi贸n para crear energ铆a sustentable como un campo e贸lico o solar, que no s贸lo ayudar谩n a la regi贸n para tener energ铆a, sino que ayudar谩n para crear empleos a los lugare帽os y, fomentar el conocimiento de los j贸venes que, tras estudiar, no cuentan con apoyos para aplicar soluciones en la vida real.

Como vemos en estos dos ejemplos, no s贸lo hablamos de fierros y cables, sino de conocimiento aplicado para el mejoramiento de la vida.

No hablamos de interfases, desarrollos, etc茅tera, sino que hablamos de lo que verdaderamente esta en juego en la actualidad: Experiencias creadas a partir de la herramienta.

Con todo lo anterior, quiero especificar que tenemos que dejar de pensar en la tecnolog铆a como una simple herramienta que nos ayudar谩 para una sola cosa, sino que transformemos nuestro pensamiento para ampliar los alcances que la tecnolog铆a nos puede brindar, y eso es lo que est谩 en juego actualmente, la generaci贸n de servicios y experiencias adicionales a la tecnolog铆a y a lo ya existente.

 

Por: Jos茅 Luis Zurita, Director General de AK Consulting.聽

Las preguntas m谩s frecuentes realizadas en una entrevista de trabajo en M茅xico

Una entrevista de trabajo es uno de los primeros filtros que un trabajador debe pasar para poder conseguir un empleo dentro de una determinada empresa, y es uno de los mecanismos que tienen las organizaciones para evaluar a los candidatos y verificar que poseen las habilidades descritas en su CV.

Prepararse para una entrevista de trabajo es, por lo tanto, un paso muy importante para poder asegurar el empleo al cual se est谩 aplicando. Ensayar un di谩logo, investigar a la empresa para la cual se quiere trabajar y las tareas fundamentales del puesto al que se est谩 postulando son aspectos a tomar en cuenta para estar listo ante la entrevista.

鈥淓n LoveMondays, es posible leer sobre los procesos selectivos en miles de empresas y descubrir informaciones como las preguntas hechas durante las entrevistas鈥, comenta Dave Curran, cofundador y COO de LoveMondays.

Con base en los datos de la plataforma, LoveMondays elabor贸 una lista con las 10 preguntas m谩s comunes realizadas en entrevistas de trabajo. 鈥淎l estar preparado para una entrevista, el mensaje que se manda al reclutador es el de ser una persona lista para comenzar a trabajar en ese momento, que conoce su campo profesional y est谩 preparada para el puesto al que est谩 aplicando鈥, se帽ala Curran.

El listado de las 10 preguntas m谩s frecuentes realizadas en entrevistas de empleo se elabor贸 a partir de m谩s de 1000 evaluaciones de entrevistas realizadas en la plataforma de LoveMondays, y se consideraron las preguntas que m谩s usuarios reportaron haber recibido durante los 煤ltimos meses. La lista completa qued贸 de la siguiente manera:

  1. 驴Por qu茅 te interesa trabajar con nosotros?
  2. 驴Por qu茅 deber铆a contratarte a ti?
  3. 驴C贸mo te visualizas en 5 a帽os?
  4. 驴Cu谩les son tus debilidades y fortalezas?
  5. 驴Por qu茅 quieres cambiarte de empleo?
  6. 驴Qu茅 experiencia tienes?
  7. 驴Qu茅 te gusta hacer en tus tiempos libres?
  8. 驴Vives con tu familia?
  9. 驴C贸mo llevas los conflictos en un trabajo?
  10. 驴C贸mo manejas la frustraci贸n?

 

La Inteligencia Artificial podr铆a reducir efectos secundarios de Quimioterapias

Uno de los campos m谩s f茅rtiles de aplicaci贸n de la聽inteligencia artificial聽es el de la medicina. Tanto en los modelos de gesti贸n de la sanidad como en la detecci贸n y tratamiento de los distintos tipos de enfermedades. Prueba de ello es la 煤ltima t茅cnica descubierta por investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology) que聽mejora la calidad de vida de los pacientes con glioblastoma, una variante muy agresiva de聽c谩ncer cerebral.

Mediante聽herramientas de aprendizaje autom谩tico, los expertos han conseguido reducir las dosis t贸xicas de quimioterapia y radioterapia 鈥搈edicamentos que todav铆a causan fuertes efectos secundarios que debilitan la salud de las personas 颅sin que dejen de ser efectivas.

El modelo basado en inteligencia artificial analiza los reg铆menes de tratamiento actuales y ajusta las cantidades de forma iterativa. De este modo, se introducen dosis con frecuencias y potencias m谩s bajas que las habituales pero con un聽grado de reducci贸n de los tumores comparable a los tratamientos tradicionales.

El proyecto, que ser谩 presentado la semana que viene en la conferencia聽Machine Learning for Healthcare 2018聽en la Universidad de Stanford (Estados Unidos) ha sido probado ya en 50 pacientes que han sido testigos del 茅xito y avance de esta nueva t茅cnica.

Los ciclos de tratamiento llegaron a reducir la potencia en una cuarta parte o la mitad de casi todos los tratamientos. E incluso聽en varias ocasiones se omiti贸 la dosis por completo, program谩ndolas solo dos veces al a帽o en lugar de mensualmente, como es habitual.

El estudio del MIT tiene su origen en el聽Aprendizaje Reforzado, un m茅todo inspirado en la psicolog铆a del comportamiento en el que un modelo aprende a favorecer cierto comportamiento que conduce a los resultados deseados.

La t茅cnica cuenta con agentes revestidos de inteligencia artificial que completan acciones en un entorno impredecible y complejo para alcanzar los objetivos. Cada vez que completa una acci贸n, 茅ste recibe una recompensa o penalizaci贸n, dependiendo del resultado obtenido. Despu茅s, el agente ajusta sus actividades en consecuencia para obtener 茅xito. Para cada paciente, el modelo realiz贸 unos 20,000 ensayos de prueba y error.聽Asimismo,聽los investigadores tambi茅n dise帽aron el modelo para tratar a cada persona de forma individualizada.

Este enfoque ya fue utilizado para entrenar al programa inform谩tico DeepMind en 2016. El software dio la vuelta al mundo tras lograr vencer a uno de los mejores jugadores del mundo en el juego Go. Adem谩s, tambi茅n se utiliza para entrenar a coches aut贸nomos en maniobras como el estacionamiento.

 

IDG.es

Apple avanza en su proyecto de conducci贸n aut贸noma

Apple est谩 a punto de recuperar a uno de los ingenieros m谩s importantes dentro de la industria de la conducci贸n aut贸noma, se trata de Doug Field. El directivo dej贸 su cargo de vicepresidente de ingenier铆a de Tesla para reincorporarse con los de Cupertino, concretamente a聽Project Titan, el brazo inversor en tecnolog铆as especializadas en los futuros veh铆culos sin conductor. 脡ste trabajar谩, seg煤n Reuters, junto a otro de los primeras espadas de la firma en este campo,聽Bob Mansfield, con quien ya lider贸 los primeros dise帽os de computadorass Mac en los inicios de Apple.

El movimiento refuerza el proyecto de Apple para los autom贸viles aut贸nomos. Una estrategia que la empresa mantiene bajo la m谩s estricta confidencialidad, aunque seg煤n distintos informes ya involucra hasta a聽5,000 de sus empleados.

Field ha trabajado los 煤ltimos cinco a帽os en Tesla dentro del equipo de producci贸n del Modelo 3. Pero en el mes de julio se dio la noticia de que abandonaba la firma dirigida por el 铆nclito Elon Musk. Ahora, regresa a la que fue su casa, Apple.

El propio Tim Cook, CEO de Apple, ya ha manifestado en varias ocasiones la importancia que han cobrado los sistemas de autoconducci贸n para la compa帽铆a a los que ha tachado de 鈥渕uy importantes鈥 para el futuro de las nuevas tecnolog铆as.

Solo queda saber si los de la manzana est谩n trabajando en la fabricaci贸n de su propio autom贸vil, aunque lo m谩s seguro, hasta ahora, es que est茅n realizando alguna asociaci贸n con otros fabricantes expertos en esta 谩rea. 鈥淰emos este campo como la madre de todos los proyectos sobre inteligencia artificial鈥, lleg贸 a comentar Cook, y agreg贸 que Titan ha sido probablemente uno de los campos m谩s dif铆ciles de explotar.

En cualquier caso, el regreso de Field reafirma la apuesta de Apple al mercado de los autom贸viles inteligentes y aut贸nomos, donde quiere reducir le brecha competitiva con Tesla, actual l铆der destacado en el segmento.

Apple entr贸 en este mercado en 2014 con CarPlay,聽un sistema basado en iPhone que se integra con los sistemas de navegaci贸n existentes para mostrar聽mensajes, llamadas, mapas y m煤sica.

 

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