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A New Data Economy

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A New Data Economy

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El Blockchain y la nueva economía del dato llegan al Parque Científico de Madrid de la mano de Nektiu.

Madrid, 19 junio de 2019. La economía de datos globales y sin fronteras es el tema abordado en la Fundación Parque Científico de Madrid (FPCM), en el Meetup Data Economy: Presentación de Ocean Protocol, organizado por nosotros como embajadores de la iniciativa en España, en colaboración con el Instituto de Economía Digital de ESIC (ICEMD) y la FPCM

La finalidad del evento es presentar el ecosistema para desbloquear datos, descentralizarlos y facilitar el acceso a los propietarios.

¿Qué y por qué?

La demanda de datos ha aumentado significativamente en los últimos años, especialmente con la llegada de la inteligencia artificial, pero solo un pequeño grupo de organizaciones controlan su acceso. La misión de Ocean Protocol es, precisamente, desbloquear los datos para facilitar el acceso, utilizando un conjunto de tecnologías, de las denominadas Blockchain.
Ocean Protocol, el ecosistema para la economía de datos y servicios asociados, con una capa de servicio tokenizada que expone datos de forma segura, almacenamiento, cómputo y algoritmos para el consumo. Esto permite que los datos sean compartidos a la vez que se garantiza su trazabilidad, transparencia y privacidad para que sus propietarios mantengan el control de sus activos y accedan a una amplia gama de mercados y servicios.
En palabras de Trent McConaghy, fundador de Ocean Protocol: “Nuestro objetivo es eliminar las fricciones en el intercambio de datos e igualar el acceso para que puedan aplicarse a las industrias avanzadas y resolver problemas sociales. Es hora de que la gente recupere el control y participe activamente en una economía de datos abiertos”.

a New Data Economy

Ponentes Data Economy Meetup

 

La jornada Meetup Data Economy: Presentación de Ocean Protocol ha contado con la apertura de Alberto de Torres, CEO de Nektiu S.L y director del programa superior en IoT e Inteligencia Artificial de ICEMD de ESIC. Tras la presentación de Ocean Protocol a cargo de la Doctora Irene López de Vallejo, -miembro fundador del equipo de Ocean Protocol-, co-fundadora de GivingStreets y mentora de Startupbootcamp IoT, Pedro Gutiérrez, -Ocean developer- ha comentado las claves del Protocolo Blockchain de Ocean.

En palabras de la Dra. Irene López de Vallejo “Ocean Protocol es una economía del dato cuya visión es de impacto global.” La nueva economía del dato son diferentes capas tecnológicas en las que se ven implicados diversos agentes que operan desde la unidad cripto donde se encuentras los nodos, hasta empresas o entidades que ya operan en el entorno y a los que se les está integrando la tecnología para poder desarrollar mercados de datos específicos. En este nuevo ecosistema se puede generar nuevos roles, nuevos modelos. “Esto es un proceso de experimentación” dijo Irene. Hay puestos, roles o perfiles específicos que pueden ser ejecutados por agentes de startups, gobiernos o empresas y el protocolo los transforma en un valor que genera beneficios económicos. “Hay oportunidades para startups y empresas consolidadas porque si ahora aprendes esta convergencia de tecnologías en el futuro estarás de los primeros” añadió Alberto de Torres.

El interior de ocean protocol

El core de todo el protocolo está en Ethereum, una plataforma global de código abierto para aplicaciones descentralizada donde se puede escribir código que controle el valor digital, se ejecute exactamente como está programado y sea accesible en cualquier parte del mundo. 

Ethereum, puede ser usada por cualquiera plataforma y puede ayudar a experimentar casos de uso. En el caso de Ocean Protocol, en palabras de Pedro Gutiérrez, “permite desarrollar un smartcontract y meterlo dentro de una red no centralizada, consiguiendo que cualquiera pueda utilizarlo y acceder, mediante una pequeña barrera criptográfica, a los datos o transacciones de forma segura con una identidad protegida.”  Ocean Protocol cuenta a bajo nivel con Service Agreement, que sirve para realizar acuerdos de servicios (contrato físico entre empresas o personas para comprar datos, coger datos de un cliente o de una empresa y además acceder a otros computándolos en Blockchain haciéndolo inamovible, seguro y auditable).

Gracias a la demo que nos mostraron en el evento pudimos conocer que la estructura está dividida en: 

  • Servicio: Identificador de servicio, did:ocn:, resuelve los metadatos, los puntos de conexión de servicio o las instrucciones 
  • Condiciones: Términos mutuos y condiciones en SLA, comprobaciones criptográficas, pruebas y validaciones, “condiciones y cumplimientos”. 
  • Reward o recompensa: permite que todos los actores implicados en el proceso reciban incentivos.  Lógica de salida, Ie. pago, acreditación, lotería, promoción, señal…

Y los agentes que intervienen, sus tareas y condiciones son: 

  • Consumers o consumidores: pagarán token si curators encuentran service y providers resuelven service y verifiers validan service  
  • Curators o comisarios: curators encontrarán service si consumers pagan token
  • Verifiers o verificadores: verifiers validarán service si consumers pagan token
  • Providers o proveedores: providers encontrarán service si consumers pagan token

Además acompañaron la explicación con diversos ejemplos de casos de uso, uno de ellos fue el siguiente: 

Tres universidades están haciendo una investigación sobre una determinada enfermedad y se publican datos en crudo, no son del todo útiles o no están totalmente verificados. El provider, quien sube los datos, los pone a disposición de todo el mundo; el curator, que en este caso puede ser un profesor de universidad o un doctor en medicina, se encarga de revisar esos datos y dar el visto bueno, verificándolos o afirmando que son de calidad; y el verificador, libera dichos datos para su consumo

hOY Y MAÑANA

Tras la jornada se puede sacar en conclusión que hay problemas que pueden ser solucionados con esta nueva economía del dato como la gobernanza, uno de los más importantes, o la capacidad de hacer transacciones compra-venta de datos de un modo seguro y automatizado. El equipo de Ocean Protocol sigue trabajando en diferentes casos de uso que no están en producción, usando Ethereum y viendo mediante test qué tipo de necesidades existen y cómo resolver determinados problemas. Ahora solo queda ver hasta dónde puede llegar la tecnología. 

Asistentes Data eocnomy meetup

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IoT, Revolución 4.0: Reto y Oportunidad

IOT

IoT, Revolución 4.0: Reto y Oportunidad

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Nuevo modelo de negocio. Reto y oportunidad

En este nuevo paradigma,  las empresas que quieran sumarse a esta Revolución 4.0 deberán seguir los siguientes pasos:

  • Digitalización de la Cadena de Valor Vertical y Horizontal.
  • Re imaginar el Modelo de Negocio.
  • Implantar las Tecnologías Disruptivas que son necesarias para desarrollar el nuevo Modelo de Negocio

Es muy importante seguir estos pasos, pues no tendría sentido empezar introduciendo las nuevas Tecnologías Disruptivas de la Industria 4.0., como la robótica colaborativa o la fabricación aditiva o 3D, sin tener una gestión de la empresa en tiempo real o sin haber diseñado nuevo modelo de negocio que permita poder competir en el futuro y crear una ventaja competitiva o nuevo mercado.

Con la digitalización de los procesos productivos y la conectividad de los productos a través del Internet of Things, las empresas van a generar muchos “datos”, bien a través de los sensores, así como los emitidos por las máquinas y los procedentes de los productos conectados permitiendo mejorar la trazabilidad y la automatización de procesos y generar nuevos ingresos.

Por otro lado, las maquinas se comunicarán entre sí y realizarán tareas colaborativas complejas, pasando de ser meros elementos mecánicos, a convertirse en eslabones activos e inteligentes del proceso de negocio.

Sin embargo, el gran reto no está en los aspectos tecnológicos, la mayor dificultad estriba en la necesidad de gestionar adecuadamente el cambio de modelo, para aprovechar al máximo las nuevas oportunidades que nos brinda la revolución 4.0.

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Inteligencia Artificial en el E-Commerce

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Inteligencia Artificial en el E-Commerce

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Walmart anunció ayer que sus productos se pondrá a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el ecommerce de Amazon.

Dicen que la Asociación Google y Walmart se trata más de prepararse para el futuro del comercio electrónico, para poder jugar de forma prominente. Eventualmente, los clientes de Walmart podrán comprar productos mediante la búsqueda y la compra con el ayudante de Inteligencia Artificial de Google, Google Home.

La búsqueda por voz es sólo una de las formas en que la inteligencia artificial impactará el futuro del ecommerce. Ingresos generados por la aplicación directa e indirecta del software IA crecerá a partir de $1,38 mil millones en 2016 a $59,75 mil millones por 2025, según los pronósticos de Tractica.

Asistentes con Inteligencia Artificial y más allá, ¿cómo se beneficiarán los vendedores de e-commerce y los consumidores de la inteligencia artificial? 

Vamos a ver la tendencia y algunas de las aplicaciones actuales y futuras más importantes de la inteligencia artificial en el comercio electrónico.

Búsqueda de voz y asistentes de Inteligencia Artificial

Si alguna vez has conversado con Siri, sabes que ella tiene una manera de ir a mejorar su comprensión de sus peticiones. Los asistentes de IA en el mercado, como Google Home y el eco de Amazon, han mejorado en la comprensión y la entrega de nuestras peticiones, pero todavía hay mucho espacio para mejorar allí, también.

A los resultados de superficie que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

El reconocimiento de voz ha sido un problema difícil de resolver debido a las innumerables variaciones en la forma en que la gente habla. A diferencia de las búsquedas mecanografiadas que se asignan a palabras clave relevantes, las búsquedas de voz son más complejas. Tienden a ser más largos y menos directos. A los resultados que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

Walmart ha anunciado que sus productos se pondrán a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el dominio de Amazon en ecommerce.

Hiper-focalización con aprendizaje automático

Encontrar a los consumidores adecuados es cada vez más fácil para los vendedores que pueden extraer información de los datos disponibles para ellos.

Los vendedores pueden ir mucho más allá de los grupos demográficos de alto nivel para dirigirse a los compradores. Los algoritmos de aprendizaje de máquinas — otra subcategoría de inteligencia artificial — encuentran patrones en datos tanto en línea como offline para entender lo que los consumidores probablemente estarían interesados en comprar. Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización (gracias, teléfonos inteligentes) son verdaderos minas de los datos del consumidor.

Apuntar con la ayuda del aprendizaje automático es preciso, y puede ser contextual. Tomemos como ejemplo los faros. El cielo se abre y la lluvia comienza a caer en su caminar al trabajo. A continuación, recibirá una notificación de que una tienda cerca tiene un montón de paraguas a la venta, justo cuando usted necesita uno. Estos beneficios se aplican al comerciante con presencia en la tienda, y a todos los vendedores de comercio electrónico que buscan llegar a los consumidores a través de venderles en el momento adecuado.

Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización son verdaderos minas de datos de consumo.

El aprendizaje de la máquina hace posible reunir los viajes de los clientes y predecir las compras futuras. Al aplicar el aprendizaje de la máquina a los datos de la red social, como el de Facebook, los minoristas pueden ofrecer sus productos basándose en páginas gustadas e incluso lo que los amigos han comprado. Todos estos datos pueden alimentar las recomendaciones de compra que los minoristas pueden servir en sus sitios web, en correos electrónicos o en canales sociales.

Experiencia personalizada del cliente

La inteligencia artificial está consiguiendo la búsqueda de insights del cliente más rápidamente y menos subjetiva. En B2C Retail, las encuestas de investigación de mercado no son necesarias para entender las preferencias de los clientes. Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Los motores para la recomendación de producto funcionan con algoritmos de aprendizaje continuo, que utilizan cada nueva acción que un comprador toma para personalizar las sugerencias. Cuanto mejor se obtiene en la sugerencia de los consumidores de productos que están interesados, mayor fidelización y lealtad por el sitio ecommerce.

La inteligencia artificial puede ayudar a personalizar la experiencia de su sitio web para las preferencias individuales del cliente. Los grandes minoristas emplean equipos de científivos de datos para extraer datos sobre tendencias de compra, lealtad del cliente, demografía y patrones de navegación que permiten a los minoristas anticipar la demanda, identificar a los clientes de alto valor y ofrecer ofertas relevantes y personalizadas en el momento adecuado.
Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Incluso si un equipo de científico de datos o de ingenieros analiza a través de los datos de los clientes, el resultado es menor que con la aplicación de las tecnologías de machine learning que hay en el mercado permitiendo conseguir visualizar la estrategia de marketing de los clientes. Así los ecommerce de todos los tamaños tienen acceso a sus propios datos, que pueden ser desde el comportamiento de la compra disponible a través de un CRM, o las vistas de los viajes con los clics del sitio web, a través de una cuenta de Google Analytics gratis.

Servicio al cliente habilitado por Chatbot

Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente será gestionado por máquinas en el 2020. Aunque eso podría ser sorprendente para algunos, un científico de datos no vacilaría en esta predicción. Las mejoras en la inteligencia artificial permitirán a Chatbots interpretar lo que un cliente está pidiendo en una variedad más amplia de escenarios.

Actualmente todavía los Chatbots necesitan una buena parte de la supervisión humana y se emplean mejor en escenarios bien definidos donde se espera la mayoría de las respuestas rutinarias. Pero al igual que la mayoría de las cosas que dependen de la inteligencia artificial, los bots pueden ser entrenados. Parte de lo que hace posible la evolución de Chatbots es la abundancia de datos de entrenamiento disponibles en el soporte de chat en línea.
Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente se manejará sin un humano por 2020.

Y debido a que los bots no necesitan dormir o días de descanso, Chatbots ayudará a los ecommerce a proporcionar un servicio de atención al cliente más confiable y a largo plazo, más barato. Este servicio de atención al cliente de 24 horas estará a su alcance.

Los ecommerce de lujo que ofrecen un servicio de atención al cliente impecable en las tiendas y asistentes de compras personales podrían emplear a un asistente de Chatbot muy inteligente para ofrecer atención de alto nivel al cliente a los compradores online.

La inteligencia artificial ha tenido un largo camino desde la prueba de Turing, y sus implicaciones en el ecommerce y retail van a ser de gran alcance. ¿Qué puede ofrecer a corto y largo plazo la inteligencia artificial a los ecommerce y los consumidores? En el ecommerce que es más conveniente, más receptivo a las necesidades de los consumidores, y en última instancia, incluso ser predictivo.

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