¿Quien ganó la primera competición entre un periodista y un robot?
Hace unos días un reportero de la NPR accedió a competir contra una máquina denominada WordSmith perteneciente a lo que conocemos software de periodismo robótico. Hemos hablado ya de ello en diversas ocasiones y resulta fascinante. La idea era no tan solo establecer si era factible o no, eso ya se sabe que si lo es, era juzgar el nivel y velocidad de ambos contendientes.
Hace unos días un reportero de la NPR accedió a competir contra una máquina denominada WordSmith perteneciente a lo que conocemos software de periodismo robótico. Hemos hablado ya de ello en diversas ocasiones y resulta fascinante. La idea era no tan solo establecer si era factible o no, eso ya se sabe que si lo es, era juzgar el nivel y velocidad de ambos contendientes.
Es algo que ya sucede con normalidad aunque muchos sigan mirando hacia otra parte y está bien medir el nivel y sus resultados. Para ello se eligieron a los mejores. WordSmith, fabricado por la compañía Insights, ‘escribe’ sobre temas deportivos y financieros que ya se publican habitual y automáticamente en Yahoo a través de Associated Press y por otro lado a Scott Horsley, uno de los corresponsales de mayor experiencia en la Casa Blanca. Se sabe que es preciso ser rápido, sintético y especialmente claro en esa corresponsalía, por lo que la competición prometía.
La competición era sencillamente para saber ¿quién sería mejor? ¿todavía la redacción de una noticia sin opinión es mejor en términos de tiempo de ejecución y calidad descriptiva que la de una máquina? Para responder se impusieron unas reglas. Ambos debían esperar al flujo de información que llegaría en un momento concreto sobre un informe de ganancias. Una vez llegó el cronómetro empezó a contar y el foco era lograr una redacción en el menor tiempo posible y con un estilo aceptable. Ambos temas serían las que calificarían. Aquí está el resultado:
Cuando el informe de resultados llegó a la redacción, WordSmith terminó su trabajo en apenas dos minutos. Scott necesitó siete. Sin embargo, aquí arriba las he replicado, la historia de la izquierda, escrita por un robot no tiene el estilo del corresponsal de la Casa Blanca. Pero según los programadores de Insight eso es algo menor, es factible ‘enseñarle’ a aprender estilos ‘leyendo’ millones de textos que queramos que tome como referencia. Puede incluso ironizar o crear metáforas. Pero aquí puedes leer su trabajo en diferentes campos. Lee lo que ha escrito un robot.
Al final se consideró que tal vez, estábamos ante un ‘empate técnico’. La velocidad contrarrestaba una falta de estilo. Pero eso parece que es algo absolutamente superable. WordSmith es programable y el que se utilizó para este caso partía de un precepto que Scott no respetó: la historia debía estar bajo un tono sencillo al estilo AP como establece la comunicación de resultados económicos. En apenas unas horas los ingenieros de Inshight lograron modificar ese estilo y ya han propuesto la ‘revancha’.
¿El Big Data puede ayudar a mi startup?
Como cada martes, hoy toca autor invitado. Hoy es otro de los autores de Westinghouse Future Economy, la revista digital que puedes encontrar en el quiosco virtual de Itunes o de Google Play. El post que hoy he elegido trata de unos de esos temas que a veces nos puede parecer inmensamente complejo y que sólo pueden atender o utilizar grandes corporaciones, el Big Data. La gestión de datos masivos es algo que se hace imprescindible y tratarlos adecuadamente debe ser una parte sustancial de nuestros proyectos empresariales. En la consultora tecnológica, Idodi Only Different Ideas, tenemos un departamento que se encarga de ayudar a la gestión de datos masivos a Pymes y Startups y sacarle el rendimiento más adecuado. Por esta razón me pareció hoy interesante elegir esta gran reflexión de Iván Giménez Chueca, un ejemplo del gran material que tratamos cada mes en WFE. Aquí os lo dejo:
¿El Big Data puede ayudar a mi startup?
Big Data es la palabra que hoy en día está en boca de todo el mundo. Al igual que lo sucedía hace unos pocos años con las Redes Sociales, hay debate sobre si una pequeña empresa se lo puede permitir, o es un terreno reservado para las grandes empresas porque requiere una gran inversión poder manejar esa gran cantidad de datos.
Según IBM, las compañías han recopilado más datos en los últimos tres años que en los 2.000 anteriores. La cantidad de información que se maneja nos hace empezar a trabajar con unidades como el petabyte (equivalente a 1.000 terabytes) o el yottabyte (1024 bytes). Unas dimensiones que pueden resultar abrumadoras para más de uno, por lo que no es extraño que muchos pequeños empresarios y emprendedores crean que sólo pueden encargarse entidades con grandes recursos.
Pese a esta apariencia, no se trata de una cuestión de tamaño del volumen de datos, sino de saber qué hacemos con ellos. Es decir, lo importante es tener clara una estrategia para utilizar toda esa información que está ahí fuera, y que generan mis clientes (ya sean actuales o potenciales). Los usos que ofrece el Big Data son muy variados, por ejemplo, permite ayudar a mejorar la logística, o con los indicadores que hemos recopilado puedo realizar predicciones financieras.
Es decir, en el caso de las startups tienen que saber hacia dónde queremos enfocar nuestros esfuerzos en el terreno del Big Data. A partir de ahí, con la información que obtenga una empresa se puede empezar a trabajar en tres grandes campos de acción.
https://www.youtube.com/watch?v=aXDrBGE4lEo
En primer lugar, conocer mejor el entorno donde se mueve la empresa. Si se delimita bien la información que puede ser de interés y se utilizan las herramientas adecuadas, la startup seguramente tendrá un conjunto de datos de alto interés que le pueden se de ayuda a la hora de tomar determinadas decisiones para el negocio. Antes, las compañías podían tener el conocimiento en bruto, pero no había tantos mecanismos de gestión como ahora.
En segundo lugar, esta información se puede monitorizar en tiempo real, algo que puede ayudar a agilizar la toma de decisiones para corregir errores y/o aprovechar oportunidades. Por ejemplo, el seguimiento que se puede hacer hoy en día a determinadas campañas con herramientas como Google Analytics o Google Adwords ha abierto nuevos e interesantes campos de actuación.
En tercer lugar, con la información que una empresa capta, le permite conocer mejor a sus clientes. Asimismo, otro punto fuerte en este ámbito es que se pueden segmentar más detalladamente los mensajes que se envían a los consumidores. También puede ayudar mucho a saber en qué canales están nuestros actuales y potenciales compradores.
Una vez tenemos la estrategia, es cierto que hacen falta herramientas. Algunas son muy costosas y complejas de utilizar; pero también hay algunas muy interesantes para las startups.
Por ejemplo, existe Hadoop, un software de código abierto que nos permite manejar miles de nodos y petabytes de datos. Otro instrumento interesante es Insight Squared que por 35 dólares ya permite al empresario empezar a trabajar con ella, y ha sido recomendada en múltiples canales como especialmente útil para las pymes. Por último en este repaso conviene destacar Canopy Labs, orientada principalmente a identificar a los clientes que puedan aportar más valor a la empresa.
https://www.youtube.com/watch?v=5DNde2Xj_-0
Por lo tanto, el Big Data puede ser una herramienta clave para el futuro de una startup. Con una estrategia adecuada puede aportar una información que ayudará a su crecimiento y desarrollo. Se trata de saber encontrar la oportunidad, tal y como se explica en este artículo de Entrepreneur del pasado mes de agosto. Pero no todo queda aquí. El Big Data en sí mismo también es una gran oportunidad de negocio para las startup. Todos aquellos emprendedores que estén buscando su idea pueden encontrar un terreno abonado en este ámbito.
Como siempre, hay que ir a buscar uno de los países referentes en innovación empresarial como es Estados Unidos. El McKinsey Global Institute ha publicado un informe donde identificar cuáles son los campos con más oportunidades para desarrollar un negocio vinculado al Big Data, y son tan variados como el marketing de segmentos, la sanidad, dispositivos de seguimiento, Social Media, o la investigación científica.
Para comprobar estas oportunidades de negocio que ofrece el Big Data a las startups solo hay que ver como en algunos medios económicos de referencia comienzan a realizar rankings para que se conozcan las empresas más prometedoras en este ámbito, como por ejemplo esta lista que publicó Fortune el verano pasado.