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Youtube cumple 15 años

Hace quince años, no había iPhone, Facebook tenía solo un año y el acceso telefónico a Internet seguía siendo bastante popular. Al mismo tiempo, una compañía llamada YouTube comenzó a alentar a la gente común a «transmitirse a sí mismo», y en el proceso terminó escribiendo el libro de reglas para volverse viral en Internet.

Después de 18 meses, Google compró YouTube por $ 1,65 mil millones, lo que lo convierte en una de las adquisiciones de tecnología más lucrativas de la época. Sus cofundadores y la mayoría de los primeros empleados se han mudado, dejando recuerdos de cuando el gigante de Internet todavía estaba en su infancia.

Este es el primer vídeo colgado en YouTube

En los primeros días, YouTube tenía más que ver con la creación y la comunidad que con la fama o el dinero. Formaron una comunidad compuesta por personas que estaban acostumbradas a ser extrañas en sus vidas fuera de línea y que se unieron a la pasión por la creatividad.

Lee otra noticia que tenemos sobre YouTube

Pero en mayo de 2005, los cofundadores de YouTube solo tenían una idea de en qué se convertiría el sitio. La compañía que rompería las expectativas de lo que podría significar «entretenimiento» y quién podría ser parte de él.

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Twitter lo está haciendo mal – Copérnico tenía razón

Es una afirmación muy dura, para mí, pasaron un límite que una red social no debería estar tocando, jamás, de ninguna manera. Y por eso me atrevo a escribir este post de esta manera: Twitter lo está haciendo mal.

El tema a tratar en este post es la famosa libertad de expresión y cómo cierta gente, que por sólo ganar más dinero que uno o por estar en una posición de poder, pretende callar a los que no dicen las cosas a su gusto.

No voy a nombrar a los personajes directamente afectados ya que sería ensuciar la narrativa. Uds. los deben conocer: son políticos y gente famosa, pero los hay de todas las calañas, colores y derroteros.

Pero yo soy un afectado, puede que Jack Dorsey diga que me está protegiendo, pero eso mismo dijo Bernard Madoff a sus víctimas mientras evaporaba todos sus ahorros en lujos estrambóticos.

Me siento cómo Copérnico

Me gusta compararme con gente grande de la historia, pero Nicolás Copérnico tuvo una tarea titánica en su época: convencer a la gente en 1536 que la tierra se movía alrededor del sol, veamos sus principales postulados:

  • Los movimientos celestes son uniformes, eternos, y circulares o compuestos de diversos ciclos (epiciclos).
  • El centro del universo se encuentra cerca del Sol
  • Orbitando alrededor del Sol, en orden, se encuentran Mercurio, Venus, la Tierra, la Luna, Marte, Júpiter y Saturno (aún no se conocían Urano y Neptuno.)
  • Las estrellas son objetos distantes que permanecen fijos y por lo tanto no orbitan alrededor del Sol.
  • La Tierra presenta tres movimientos: la rotación diaria, la revolución anual, y la inclinación anual de su eje.
  • El movimiento retrógrado de los planetas es explicado por el movimiento de la Tierra.
  • La distancia de la Tierra al Sol es pequeña comparada con la distancia a las estrellas.
Nicolás Copérnico tenía la razón

Algunas de estas afirmaciones son incorrectas, pero, mejores que lo que la gente creía en su época

A diferencia de los marineros portugueses y quizás los conquistadores españoles, la inmensa mayoría de la gente, consideraba estas ideas ridículas y si se ponen a pensar, desde el punto de vista científico, es más fácil demostrar que el Sol sale en el este y se pone en el oeste y por consiguiente es el Sol el que se mueve.

Además estaba refutando a Claudio Ptolomeo que citando a Platón y a Aristóteles creó un modelo que funcionaba del universo con la tierra al centro, no estaba refutando a unos escritores de posts en webs desconocidas. El modelo matemático celeste de Ptolomeo, era fácilmente verificable, con instrumentos sencillos, con sólo mirar al cielo.

¡La tierra se mueve!

No fue hasta 70 años después que Galileo Galilei usando instrumentos de última tecnología, matemáticas revolucionarias y el hecho de que las mareas del mar coinciden con los movimientos de la Luna y el Sol que, finalmente, el pueblo empezó a aceptar la idea de que la tierra se mueve, sin que la gente salga despedida hacia el espacio.

Ya en la época de Copérnico se sabía que la Tierra es esférica y no circular como un plato, debido al viaje de Magallanes circunnavegando la Tierra, pero más allá de eso, tomó hasta finales del siglo 18 que la gente común aceptara la idea.

Galileo Galilei, muchas gracias

¿Acaso los poderosos hicieron bien en ponerle #FactCheck a Copérnico?

Las lecciones de esa época, bien llamada El Renacimiento, hicieron que a los ricos se les pasara esa maña, al menos un poco, no porque seas exitoso en los negocios o llegaste a una posición privilegiada en la jerarquía, eso te hace más inteligente que los demás.

No creo que Jack Dorsey sea más inteligente que yo, Twitter escasamente puede mantener sus finanzas a flote, esa es la verdad, Twitter lo está haciendo mal.

TierraPlanistas y AntiVacunas

Es importante puntualizar que todo esto empieza por grupos de gente rara como Nicolás Cópernico, pero, hoy en día consideramos raros a los Antivacunas y a los TierraPlanistas tanto que muchas marcas no aceptan que su publicidad salga en los vídeos de YouTube donde se tocan estos temas.

Los AntiVacunas derivan de pseudo-científicos, que declararon hace unos años, que las vacunas causaban autismo y otras enfermedades, ahora incluso llegan a decir que Bill Gates distribuirá nanochips de control mental en las vacunas contra el SARS-COV-2 (el virus que causa el Covid-19) en las vacunas que él está patrocinando.

Es debido a estos grupos de teorías raras que se ha empezado a justificar el hecho de censurar, dicen los poderosos, que hay que proteger a los niños de esta clase de ideas.

¿Merecen ser #FactCheckeados? ¿Les borramos sus cuentas? ¿Les dictamos reclusión domiciliaria de por vida?

Esto es: ¡Nos consideran estúpidos!

Lo más interesante de las afirmaciones de Copérnico, es que matemáticamente son muy imprecisas, cuando Galileo mejoró estas teorías aún quedaron muchos agujeros matemáticos, Tuvimos que esperar a Isaac Newton, casi doscientos años después de Copérnico, inventó una nueva matemática, el Cálculo, y pudo entonces sentar las bases y darle luces a lo que decía Copérnico.

Este señor, Isaac Newton lo que hizo realmente toda su vida fue tratar de convertir el plomo en oro, para él, la gravitación universal era un pasatiempo, la Alquimia era lo suyo.

Isaac Newton

La Mecánica Clásica, así la llamamos ahora, fue desbaratada 200 años después por un tal Albert Einstein con su Teoría Especial de la Relatividad, aún incompleta. Las consecuencias de su teoría que son la Indeterminación y la Mecánica Cuántica aún no las entendemos y apenas las sabemos usar.

Seguro que, dentro de 200 años, a Einstein lo consideremos un supersticioso.

¿Quién es dueño de la verdad?

Recuerden que hasta los SuperComputadores de hoy en día, que generan miles de millones de dólares en ganancias a sus dueños, se confunden, y se confunden mal.

Para mí, Twitter lo está haciendo mal.

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Trabajar desde casa para siempre – Cómo convencer a tu jefe

Si está leyendo esto, es probable que haya pasado de una función basada en la oficina a trabajar desde casa a tiempo completo debido a la pandemia de coronavirus.

Y aunque no estoy abogando para que continúes trabajando desde casa o declarando que el futuro del trabajo será completamente remoto, creo que es importante que los empleados tengan la opción.

Por lo tanto, si se ha enamorado de trabajar desde casa en los últimos meses y desea que esto sea parte de su «nueva normalidad», así es como debe comunicar sus deseos a su jefe.

Has realizado la prueba y has demostrado que es plausible, pero ¿qué pasa con la cultura?

Antes de pasar a ver cómo puede iniciar la conversación con su gerente, es importante que tome una decisión informada.

En circunstancias normales, habría dicho que intentara trabajar desde casa (no es para todos) antes de considerar hacerlo a tiempo completo. Pero la buena noticia en este caso es que ya lo ha hecho, lo quiera o no.

La otra buena noticia es que ya ha demostrado que su trabajo se puede hacer de forma remota. En mi opinión, la verdadera prueba radica en sí puede llevar a cabo de manera realista el 80-90% de sus responsabilidades utilizando un teléfono o una computadora. Si es así, entonces su caso se vuelve aún más fuerte.

Debes seguir una buena metodología de trabajo.

Gran parte del éxito de tu propuesta dependerá de las condiciones de tu empresa

También debe pensar en la cultura de su empresa. Evaluar cómo la gerencia supervisa los equipos y cómo se comunican con sus empleados. ¿Gran parte de esta comunicación se realiza utilizando herramientas como Slack o las reuniones presenciales son una parte integral de la vida laboral? ¿Utiliza la empresa sistemas digitales de gestión de proyectos y sería fácil para usted y sus colegas realizar un seguimiento de los resultados incluso si no está físicamente en la oficina?

Siempre debes preparar un buen discurso usando las frases que a tu jefe le encantan.

Si su empresa funciona de manera análoga, no se desanime. Podría usar su caso con bastante facilidad para trabajar desde su casa y encabezar algunos de estos cambios, pero obviamente dependerá de si su empleador está feliz de hacer este compromiso.

¿Por dónde comienzo?

Desarrolle su caso y demuestre que puede confiar en usted
Aunque haya demostrado qué puede trabajar de forma remota temporalmente, debe crear un caso para respaldar su mudanza a tiempo completo. Destaque los beneficios del trabajo remoto y por qué cree que puede afectar positivamente su productividad y satisfacción en el lugar de trabajo a largo plazo.
Haga que su caso sea más convincente al proporcionar razones claras por las que trabajar desde casa le permitiría trabajar de manera más eficiente y, a su vez, mejorar los resultados de la empresa. Piense en cómo su empleador mide el desempeño, incluya los KPI en su discurso y discuta cómo puede lograrlos más rápido trabajando desde su casa.
Es probable que conozca a alguien en una función o empresa similar que trabaje desde su hogar a tiempo completo. Si es así, incluya un estudio de caso en su presentación para ayudarlo a resaltar su caso de negocios.
Esencialmente, debe facilitarle a su jefe visualizar cómo podría ser un acuerdo de trabajo remoto, así que asegúrese de haber hecho todo el trabajo necesario antes de presentar su caso.

¿Cómo debo afrontar la entrevista?

Sea positivo, optimista y abierto a comentarios.
Cuando llegue el momento de presentar su discurso, describa su caso de una manera optimista y positiva. Prepárese para responder con paciencia y asegúrese de que su empleador sienta que está entrando en una conversación.
El tono y la entrega importan. No haga que su empleador se sienta atacado: enmarque todo positivamente, analice cómo trabajar de forma remota puede ayudarlo a crecer profesionalmente en lugar de implicar que el entorno tradicional de la oficina lo está frenando.

¿Hasta dónde puedo llegar?

No presione a su empleador: no funcionará
Es probable que su empleador tenga muchas preguntas e inquietudes sobre la nueva configuración que está proponiendo y si no puede responderlas todas en este preciso momento, está bien, pero haga lo que haga, no las haga sentir como si estuvieras dando un ultimátum.
En última instancia, su jefe tiene la ventaja y es posible que incluso tengan que obtener el visto bueno de las personas más importantes dentro de la organización. Asegúrese de que lo vean como un facilitador y no como un obstáculo.

¿Y si responde que si?

¡Aprovéchalo al máximo!
Si su empleador acepta dejarlo trabajar desde su casa incondicionalmente, aproveche al máximo.
Tendrás libertad y flexibilidad recién descubiertas para trabajar, y aunque tendrás que tener en cuenta la disponibilidad de otros miembros del equipo, no deberías estar atado a tu escritorio durante horas y horas.

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Inteligencia Artificial está confundida con nuestro comportamiento en tiempos de Covid-19

La Inteligencia Artificial es omnipresente hoy en día, la tenemos implementada en todos los campos y negocios imaginados.

En algún momento, todos hemos tenido la sensación de que las aplicaciones en línea como YouTube, Amazon y Spotify parecen conocernos mejor que nosotros mismos, recomendando contenido que nos gusta incluso antes de pedirlo.

En el corazón del éxito de estas plataformas se encuentran los algoritmos de inteligencia artificial, o más precisamente, los modelos de aprendizaje automático, que pueden encontrar patrones intrincados en grandes conjuntos de datos.

Las corporaciones en diferentes sectores aprovechan el poder del aprendizaje automático junto con la disponibilidad de big data y recursos informáticos para brindar una mejora notable a todo tipo de operaciones, incluida la recomendación de contenido, la gestión de inventario, el pronóstico de ventas y la detección de fraudes.

Sin embargo, a pesar de su comportamiento aparentemente mágico, los algoritmos de IA sólo pueden predecir resultados siempre que no se desvíen demasiado de la norma.

Durante la pandemia de coronavirus, las cosas son todo menos normales. Estamos trabajando y estudiando desde casa, viajando menos, comprando más en línea y menos en tiendas físicas, haciendo zoom en lugar de reunirnos en persona y haciendo todo lo posible para detener la propagación de COVID-19.

El bloqueo del coronavirus ha dañado muchas cosas, incluso los algoritmos de IA, que parecían funcionar tan bien antes.

Los almacenes que dependían del aprendizaje automático para mantener su stock lleno en todo momento ya no pueden predecir los artículos correctos que deben reponerse. Los sistemas de detección de fraude que se centran en el comportamiento anómalo se confunden con los nuevos hábitos de compra y gasto. Y las recomendaciones de compra ya no son tan buenas como solían ser.

Robots Confundidos

¿Cómo ve al mundo la Inteligencia Artificial?

Para comprender mejor por qué los eventos inusuales confunden los algoritmos de IA, considere un ejemplo:

Supongamos que tiene una fábrica de agua embotellada y tiene varias máquinas expendedoras en diferentes ubicaciones. Todos los días, distribuye sus botellas de agua producidas entre sus máquinas expendedoras. Su objetivo es evitar una situación en la que una de sus máquinas esté llena de filas de agua sin vender mientras que otras estén vacías.

Al principio, comienza distribuyendo uniformemente el agua producida entre las máquinas. Pero te das cuenta de que algunas máquinas se quedan sin agua embotellada más rápido que otras. Entonces, reajusta la cuota para asignar más a las regiones que tienen más consumo y menos a las que venden menos.

Las IA aprenden de la experiencia

Para gestionar mejor la distribución de sus botellas de agua, decide crear un algoritmo de aprendizaje automático que prediga las ventas de cada máquina expendedora.

Usted entrena el algoritmo de inteligencia artificial en la fecha, ubicación y ventas de cada máquina expendedora. Con suficientes datos, el algoritmo de aprendizaje automático creará una fórmula que puede predecir cuantas botellas venderá cada una de sus máquinas expendedoras en un día determinado del año.

Lee más sobre Inteligencia Atificial

Este es un modelo de aprendizaje automático muy simple, y ve el mundo a través de dos variables independientes: fecha y ubicación. Pronto te das cuenta de que las predicciones de tu IA no son muy precisas y que comete muchos errores. Después de todo, muchos factores pueden afectar el consumo de agua en cualquier lugar.

Los ojos de la IA son los datos etiquetados que se recogen

Para mejorar el rendimiento del modelo, comienza a agregar más variables a su tabla de datos, o características, en la jerga de aprendizaje automático, incluidas las columnas de temperatura, pronóstico del tiempo, vacaciones, días de trabajo, días escolares y otros.

Al volver a entrenar el modelo de aprendizaje automático, surgen patrones: la máquina expendedora del museo vende más en vacaciones de verano y menos durante el resto del año. La máquina en la escuela secundaria está bastante ocupada durante el año académico y está inactiva durante el verano. La máquina expendedora del parque vende más en primavera y verano en días soleados. Tienes más ventas en la biblioteca durante la temporada de exámenes finales.

Las Inteligencias Artificiales deben re-entrenarse cada vez que se le aumentan los datos de entrada

Este nuevo algoritmo de IA es mucho más flexible y más resistente al cambio, y puede predecir las ventas con mayor precisión que el modelo simple de aprendizaje automático que se limitó a la fecha y la ubicación.

Con este nuevo modelo, no solo puede distribuir eficientemente sus botellas producidas en sus máquinas expendedoras, sino que ahora tiene suficiente excedente para instalar una nueva máquina en el centro comercial y otra en el cine.

Esta es una descripción muy simple, pero la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales profundas, comparten básicamente el mismo concepto central: un mapeo de características a resultados. Pero los algoritmos de inteligencia artificial que impulsan las plataformas de gigantes tecnológicos usan muchas más funciones y están entrenados en grandes cantidades de datos.

Obviamente, los gigantes tecnológicos tienen muchas fuentes de datos

Por ejemplo, el algoritmo de IA que impulsa la plataforma publicitaria de Google toma su historial de navegación, consultas de búsqueda, mouse, pausas en anuncios, clics y docenas (o tal vez cientos) de otras funciones para ofrecerle anuncios en los que es más probable que haga clic.

Lee sobre cómo se recogen estos datos

La IA de Facebook utiliza toneladas de información personal sobre usted, sus amigos, sus hábitos de navegación, sus interacciones anteriores para servir «contenido atractivo» (un eufemismo para las cosas que lo mantienen atrapado en su News Feed para mostrar más anuncios y maximizar sus ingresos).

Amazon utiliza toneladas de datos sobre hábitos de compra para predecir qué más le gustaría comprar cuando está viendo un par de zapatillas.

Cerebro Mecánico

¿Qué no pueden ver los robots?

Por mucho que los algoritmos de inteligencia artificial de hoy sean fascinantes, ciertamente no ven ni entienden el mundo como nosotros. Más importante aún, si bien pueden desenterrar correlaciones entre variables, los modelos de aprendizaje automático no entienden la causalidad ni la casualidad.

Por ejemplo, los humanos podemos llegar a una explicación causal de por qué la máquina expendedora del parque vende más agua embotellada durante los días cálidos y soleados: las personas tienden a ir a los parques cuando hace calor y sol, por lo que compran más agua embotellada. de la máquina expendedora.

Sin embargo, nuestra IA no sabe nada sobre las personas y las actividades al aire libre. Todo su mundo está formado por las pocas variables en las que ha sido entrenado y solo puede encontrar una correlación positiva entre la temperatura y las ventas en el parque.

Los robots son tontos por diseño

Esto no es un problema mientras no ocurra nada inusual. Pero aquí es donde se vuelve problemático: supongamos que el techo del museo se derrumba durante la temporada de turismo y se cierra por mantenimiento.

Obviamente, la gente dejará de ir al museo hasta que se repare el techo, y nadie comprará agua de su máquina expendedora. Pero de acuerdo con su modelo de inteligencia artificial, es mediados de julio y debe rellenar la máquina todos los días.

Los robots tampoco ven hacia los lados

Un colapso del techo no es un evento importante, y el efecto que tiene en sus operaciones es mínimo. Pero, ¿qué sucede cuando ataca la pandemia de coronavirus? El museo, el cine, la escuela y el centro comercial están cerrados.

Y muy pocas personas se atreven a desafiar las reglas de cuarentena e ir al parque. En este caso, ninguna de las predicciones de su modelo de aprendizaje automático resulta ser correcta, porque no sabe nada sobre el factor único que anula todas las características en las que se ha entrenado.

Los humanos tenemos superpoderes

¿Cómo lidian los humanos con los eventos inesperados?

A diferencia del incidente desafortunado en el museo, la pandemia de coronavirus es lo que muchos llaman un evento de cisne negro, un incidente muy inusual que tiene un impacto enorme e impredecible en todos los sectores.

Y los sistemas de IA, los que tenemos hoy, son muy malos para lidiar con lo impredecible e inusual. Tu IA no es la única que está fallando. Los sistemas de detección de fraude, los sistemas de moderación de contenido y spam, la gestión de inventario, el comercio automatizado y todos los modelos de aprendizaje automático que han sido entrenados en nuestros patrones de vida habituales están en crisis.

El coronavirus es desafiante para todos

Nosotros, los humanos, también nos confundimos cuando nos enfrentamos a eventos inusuales. Pero hemos sido bendecidos con una inteligencia que se extiende mucho más allá del reconocimiento de patrones y la coincidencia de reglas.

Tenemos todo tipo de habilidades cognitivas que nos permiten inventar y adaptarnos a nuestro mundo en constante cambio.

De vuelta a nuestro negocio de agua embotellada. Al darse cuenta de que su precioso algoritmo de aprendizaje automático no lo ayuda durante el bloqueo del coronavirus, lo descarta y confía en su propio conocimiento mundial y sentido común para encontrar una solución.

Sabes que las personas no dejarán de beber agua cuando se queden en casa. Entonces, pasa de las máquinas expendedoras a vender agua embotellada en línea y entregarla a los clientes en sus hogares. Pronto, los pedidos comienzan a llegar y su negocio está en auge nuevamente.

La resiliencia y terquedad son difíciles de programar

Si bien la IA te falló cuando se produjo la pandemia de coronavirus, sabes que no es inútil y que aún puede ser de mucha ayuda. A medida que crece su negocio en línea, decide crear un nuevo algoritmo de aprendizaje automático que predice cuánta agua consumirá cada distrito diariamente.

Por el momento, lo que tenemos son sistemas de inteligencia artificial que pueden realizar tareas específicas en entornos limitados. Algún día, tal vez, logremos la inteligencia general artificial (AGI), software de computadora que tiene las capacidades generales de resolución de problemas de la mente humana. Ese es el tipo de IA que puede innovar y encontrar rápidamente soluciones a pandemias y otros eventos de cisne negro.

Hasta entonces, como ha destacado la pandemia de coronavirus, la inteligencia artificial se centrará en máquinas que complementen los esfuerzos humanos, no que los reemplacen.

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Al fin Instagram empezará a pagar

Instagram reveló hoy que, por fin, está implementando algunas formas para que sus creadores ganen dinero directamente de sus publicaciones.

Actualmente, la plataforma está probando tanto anuncios para IGTV como un servicio de suscripción para aquellos que usan Instagram Live. Es un comienzo, al menos.

Los anuncios en IGTV han estado en proceso desde hace unos meses, nos enteramos de ellos en febrero. Los anuncios durarán aproximadamente 15 segundos y aparecerán después de hacer clic en el botón «Ver video IGTV» en una vista previa.

Instagram hace pruebas de tipos de anuncios

La compañía probará varios formatos de anuncios en los próximos meses, incluida la capacidad de omitirlos, para ver a cómo responde el consumidor. No es una sorpresa ver a IGTV hacer experimentos con anuncios, dada la experiencia que Facebook tiene con eso en su propia plataforma.

La segunda característica que está probando Instagram son las insignias en vivo. Si un seguidor desea apoyar directamente a un creador, puede comprar una insignia que los marcará durante las transmisiones de Instagram Live.

Los dueños de las insignias tendrán acceso a emoji especiales y «ubicación en la lista de credenciales de un creador». Suena un poco similar a los niveles de suscripción de Twitch, aunque tendría que verlo en acción antes de compararlos correctamente.

Instagram estaba renuente a pagar, pero debe hacerlo para no perder cuota con los creadores más afamados

Si bien el anuncio en sí fue algo vago en cuanto a los detalles, el director de operaciones de Instagram, Justin Osofsky, le dio a The Verge algunos datos financieros.

Vídeos en Instagram

Los creadores que muestren anuncios IGTV obtendrán el 55 por ciento de los ingresos, mientras que las insignias estarán disponibles en niveles de precio desde $ 0.99 a $ 4.99. Osofsky agrega que IG no recaudará un porcentaje en la prueba inicial de insignias, sino cuando se presenten a más creadores.

Uno de los puntos conflictivos de Instagram, siempre ha sido que no hay forma de que los creadores ganen dinero directamente de lo que publican o transmiten en plataforma. Los influencers pueden ganar dinero con patrocinios y colaboraciones de marca, pero no directamente con su propio trabajo.

Muchos creadores creen que tener patrocinios dentro del contenido resta valor, prefieren hacer vídeos limpios

Además del hecho de que un creador que no tiene contactos con marcas no tiene opciones reales, dejar ingresos potenciales a merced de terceros también abre caminos a estafadores, piratas informáticos, y gente que se quiera aprovechar.

Instagram intentó mitigar el asunto con su Brand Collabs Manager, que proporciona información de un creador a una marca asociada; esto elimina la necesidad de sitios de análisis externos sospechosos, una fuente importante de dichas estafas.

Así que ahora los creadores de Instagram pueden comenzar a ganar dinero sin tener que lidiar con esas cosas, aunque no estará disponible de inmediato. Instagram probará los anuncios IGTV y las insignias con grupos pequeños pronto.

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Android Studio 4.0 disponible

Como podremos apreciar, después de varios años con la versión 3 del Android Studio, Ahora podemos descargar la versión 4.0 del mismo.

Según hemos leído en el blog de desarrolladores, algunos aspectos destacados de Android Studio 4.0 incluyen un nuevo editor de movimiento, para ayudar a dar vida a sus aplicaciones, un analizador de compilación para investigar las causas de los tiempos de compilación más lentos, y las API de lenguaje Java 8 que puede usar independientemente del nivel mínimo de API de su aplicación.

En función de los comentarios de los usuarios, se ha revisado la interfaz de usuario de CPU Profiler, para proporcionar un flujo de trabajo más intuitivo y un análisis más sencillo de la actividad de subprocesos.

Y el inspector de diseño mejorado ahora proporciona datos en vivo de la interfaz de usuario de su aplicación, por lo que puede depurar fácilmente exactamente lo que se muestra en el dispositivo.

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Programar no es solo diversión

La programación de computadoras es pan comido. O eso es lo que los gurús de las habilidades digitales del mundo nos harán creer. Desde la promesa sin fines de lucro de Code.org de que «¡Cualquiera puede aprender!» Hasta el comentario del director ejecutivo de Apple, Tim Cook, de que escribir código es «divertido e interactivo», el arte y la ciencia de hacer software ahora es tan accesible como el alfabeto.

Desafortunadamente, este retrato rosado no tiene relación con la realidad. Para empezar, el perfil de la mente de un programador es bastante poco común. Además de ser altamente analíticos y creativos, los desarrolladores de software necesitan un enfoque casi sobrehumano para gestionar la complejidad de sus tareas.

La atención maníaca al detalle es imprescindible; la desidia es verboten. Alcanzar este nivel de concentración requiere un estado mental llamado estar «en el flujo», una relación casi simbiótica entre humanos y máquinas que mejora el rendimiento y la motivación.

Cerebro Mecánico

Programar es de nerds?

La programación no es el único trabajo que exige un enfoque intenso. Pero nunca escucharía a alguien decir que la cirugía cerebral es «divertida» o que la ingeniería estructural es «fácil». Cuando se trata de programación, ¿por qué los formuladores de políticas y los tecnólogos fingen lo contrario?

Por un lado, ayuda a atraer a las personas al campo en un momento en que el software (en palabras del capitalista de riesgo Marc Andreessen) está ‘comiendo el mundo’, y así, al expandir el grupo de trabajo, mantiene a la industria funcionando y los salarios bajo control .

Otra razón es que la misma palabra «programación» suena rutinaria y repetitiva, como si hubiera algún tipo de clave que los desarrolladores aplican de memoria para resolver cualquier problema. No ayuda que Hollywood haya elegido al «programador» como un hacker socialmente desafiado, que primero piensa y luego piensa, inevitablemente blanco y masculino, con el poder de frustrar a los nazis o penetrar en la CIA.

Insistir en el glamour y la diversión de la programación es la manera incorrecta de familiarizar a los niños con la informática. Insulta su inteligencia y planta la noción perniciosa en sus cabezas de que no necesitas disciplina para progresar. Como sabe cualquier persona con una exposición mínima a la creación de software, detrás de un minuto de escritura yace una hora de estudio.

Es mejor admitir que la programación es complicada, técnica y éticamente.

Las computadoras no son inteligentes, tampoco los teléfonos

Las computadoras, por el momento, solo pueden ejecutar órdenes, con diversos grados de sofisticación. Por lo tanto, depende del desarrollador ser claro: la máquina hace lo que usted dice, no lo que quiere decir. Cada vez se confían más «decisiones» al software, incluidas las de vida o muerte: piense en los autos sin conductor; pensar en armas semiautónomas; piense que Facebook y Google hacen inferencias sobre su estado civil, psicológico o físico, antes de venderlo al mejor postor.

Sin embargo, rara vez redunda en interés de las empresas y los gobiernos alentarnos a investigar qué sucede debajo de estos procesos.

Todos estos escenarios están construidos sobre bases exquisitamente técnicas. Pero no podemos responderles respondiendo preguntas exclusivamente técnicas. La programación no es un detalle que pueda dejarse a los «técnicos» bajo la falsa pretensión de que sus elecciones serán «científicamente neutrales». Las sociedades son demasiado complejas: la algorítmica es política.

La automatización ya ha asestado un golpe a la seguridad laboral de los trabajadores poco calificados en fábricas y almacenes de todo el mundo. Los trabajadores de cuello blanco son los siguientes en la fila. Los gigantes digitales de hoy se enfrentan a una fracción de los empleados de los gigantes industriales de ayer, por lo que la ironía de alentar a más personas a trabajar como programadores es que se están movilizando lentamente de sus trabajos.

Programar es un acto tendencioso y sesgado

En un mundo cada vez más complejo y conectado, donde el software juega un papel cada vez más importante en la vida cotidiana, es irresponsable hablar de la codificación como una actividad ligera. El software no es simplemente líneas de código, ni es muy técnico. En solo unos años, comprender la programación será una parte indispensable de la ciudadanía activa.

La idea de que la codificación ofrece un camino sin problemas hacia el progreso social y la mejora personal funciona en beneficio de la creciente tecno-plutocracia que se aísla detrás de su propia tecnología. Contador de eones: no elimine

Este artículo fue publicado originalmente en Aeon por Walter Vannini y ha sido republicado bajo Creative Commons.

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El Show de lanzamiento de la beta de Android11

Tenemos menos de una semana para ver el lanzamiento de la beta de Android11 lo que ocurrirá el 3 de Junio de 2020 a las 11am Caracas.

Según el Blog para desarrolladores de Android, el evento estará lleno de anuncios importantes sobre las nuevas habilidades de este sistema operativo, que seguramente estará disponible en los mejores celulares que corren Android.

El evento podrá ser seguido a través de YouTube y Twitter. Lo mejor es que, si estás interesado, te suscribas al evento en ambas plataformas de una vez.

El evento promete mucho, ya que el competidor de iOS debe seguir en la carrera de mejoras sin contar con una base realmente sólida de hardware integrado como sí lo tiene la competencia.

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YouTube censuró una frase crítica del gobierno chino debido a un «error de IA»

Durante las últimas semanas, los usuarios han notado que determinadas expresiones chinas se han eliminado automáticamente de los comentarios de YouTube. Después de la especulación desenfrenada sobre por qué Google querría que se prohibieran estas frases, que critican al gobierno chino, ahora afirma que fue un error de su software de aprendizaje automático.

Los usuarios notaron que cualquier comentario de YouTube que contenga la frase «共匪» o «五毛» se eliminaría unos segundos después de ser enviado. Uno de mis colegas probó esto y descubrió que era cierto. El primero es un insulto dirigido al gobierno comunista chino (se traduce como «bandido comunista», según la activista Jennifer Zeng). Este último es un término de la jerga para los ciudadanos en línea a quienes se les ha pagado para desviar las críticas al partido comunista.

Como era de esperar, los usuarios sospecharon de inmediato que podría haber un motivo oculto para que Google prohibiera la frase. YouTube está prohibido en China, entonces, ¿por qué a su empresa matriz le importaría que alguien criticara al PCCh? Esta frase en particular había desencadenado esta reacción durante meses, que es un tiempo terriblemente largo para que persista un error.

Tal vez se le solicitó a Google que investigara el asunto cuando el fundador de Oculus, Palmer Luckey, señaló la misteriosa prohibición de la frase. De cualquier manera, finalmente se habla de eso. Y afirma que no está prohibiendo la frase por alguna simpatía oculta por el gobierno chino, sino por un error.

Según una declaración a TechCrunch, YouTube dice que la frase prohibida se agregó a sus filtros de discurso de odio, que eliminan automáticamente los comentarios que contienen contenido ofensivo. Eso explicaría por qué usar la frase, incluso de manera positiva, derribó el martillo al instante.

La pregunta ahora es por qué esa frase se agregó a los filtros. Todo lo que Google diría es que la compañía depende más de la moderación basada en IA ya que sus empleados están fuera de la oficina gracias a la pandemia de coronavirus. Una publicación de blog de YouTube de marzo presagia el problema:

El aprendizaje automático ayuda a detectar contenido potencialmente dañino y luego lo envía a revisores humanos para su evaluación. Como resultado de las nuevas medidas que estamos tomando, comenzaremos temporalmente a depender más de la tecnología para ayudar con parte del trabajo que normalmente realizan los revisores. Esto significa que los sistemas automatizados comenzarán a eliminar parte del contenido sin revisión humana, por lo que podemos continuar actuando rápidamente para eliminar contenido violatorio y proteger nuestro ecosistema, mientras tenemos protecciones en el lugar de trabajo.

No sería la primera vez que una importante empresa tecnológica se enfrenta a problemas con la moderación del aprendizaje automático gracias al coronavirus. Facebook tuvo un problema similar cuando su IA bloqueó publicaciones sobre hacer máscaras faciales.

YouTube afirma que todavía está investigando el error. Invita a cualquiera a «informar problemas sospechosos para solucionar errores y ayudarnos a realizar mejoras en los productos».

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No llores por la muerte de las cookies de terceros

Durante varios años, las cookies de terceros han sido el pilar del seguimiento de la audiencia en línea, pero ahora están muriendo. Este no es un cambio impactante para quien haya estado observando tendencias en la industria de los medios, la tecnología de marketing y las sensibilidades de privacidad en los últimos años.

Queda muy claro que la desaparición de las cookies es algo bueno para todos los involucrados: miembros de la audiencia, editores e incluso vendedores.

Historia de las Cookies

Las cookies son fragmentos pequeños de código que se guardan en el navegador para registrar su actividad de usuario. Han estado en uso desde la década de 1990, prácticamente desde los albores de Internet, en dos formas: cookies de origen y cookies de terceros.

Las cookies de origen son aquellas que guardan los sitios que Ud. visita para rastrear si aún está conectado o no, sirven para mantener el estado de la sesión. Estas cookies no desaparecerán pronto.

Sin embargo, las cookies de terceros registran su historial de navegación, ID de usuario, ID de sesión y mucho más. Son comúnmente utilizados por los vendedores que quieren saber lo que le interesa para poder orientarlo con anuncios personalizados, pero los propietarios de estas cookies podrían vender sus datos a cualquier persona.

Estas son las cookies que molestan a los usuarios de Internet y a los defensores de la privacidad.

Cookies malignas

Las cookies sólo tienen utilidad sí la mayoría de los usuarios de Internet las habilitan, pero el número de personas que desactivan las cookies de terceros ha aumentado constantemente y cada vez más los navegadores las desactivan de forma predeterminada.

A las personas generalmente no les gusta que las espíen. En 2018, un informe de Flashtalking descubrió que el 64% de las cookies se rechazan, ya sea manualmente o con un bloqueador de anuncios.

Hoy Safari utiliza la prevención inteligente de seguimiento (ITP) de Apple para bloquear las cookies; Firefox aplica la Protección de seguimiento mejorada (ETP); Microsoft Internet 10 tiene una configuración de No rastrear de forma predeterminada. Dado que Chrome es responsable del 62.5% del uso de Internet entre dispositivos, la decisión de Google de unirse al club de bloqueadores de cookies en su nueva versión es solo el último clavo en el ataúd. La compañía también anunció en enero que para 2022, Chrome dejará de admitir cookies de terceros por completo.

Los gobiernos hacen leyes para restringir el seguimiento a los ciudadanos

Las legislaciones de privacidad GDPR y CCPA incluyen reglas sobre cuándo y cómo se pueden usar las cookies, y contiene requisitos complicados sobre cómo almacenar y usar la información que registran. En 2019, el TJUE, el máximo tribunal de Europa, dictaminó que los sitios web deben obtener el consentimiento activo del usuario para las cookies, sin presentar ninguna casilla previamente marcada.

Además, a medida que crece la conciencia sobre la seguridad en línea de los niños, la FTC ha emitido reglas más estrictas sobre las cookies en los sitios web utilizados por los niños, lo que ha obligado a los propietarios de cookies a considerar cuidadosamente si un niño podría visitar su sitio.

Paralelamente a todo esto, ha crecido el uso de dispositivos que incompatibles con las cookies para navegar, como tabletas, teléfonos inteligentes y Kindles. El floreciente mercado de publicidad móvil ofrece un ejemplo útil para quienes se oponen a las cookies de terceros, lo que demuestra que es posible ejecutar anuncios sin ellas.

Cookies Malignas

La publicidad conductual en entredicho

La oposición a la publicidad conductual en general, que está habilitada principalmente por cookies de terceros, se ha ido acumulando durante un tiempo. La reacción se basa en sentimientos alarmantes de persecución. Incluso hay anécdotas de personas que conversan un tema con sus amigos en persona y al entrar en un dispositivo aparece un anuncio al respecto.

La publicidad conductual ha aumentado enormemente el poder de las grandes compañías tecnológicas como Google y Facebook. Estos gigantes han creado un movimiento de «capitalismo de vigilancia» que monetiza tus datos para anuncios. Tienen mucha responsabilidad por las cámaras de resonancia que influyen en las elecciones, radicalizan a los terroristas islámicos y a los supremacistas blancos, al alimentarlos continuamente con contenido más radical que coincida con sus intereses actuales.

La focalización conductual tiene un poder terrible para recordarnos los traumas pasados ​​y puede desencadenar ansiedad o depresión al publicar anuncios que golpean un nervio sensible. Incluso puede poner a las personas en peligro si, por ejemplo, un adolescente que no está seguro acerca de su sexualidad es «expuesto» prematuramente.

La publicidad conductual es muy polémica

Esta es la razón por la cual un número creciente de personas está presionando para prohibir la publicidad conductual por completo para desmantelar un sistema que incentiva a las empresas a recopilar datos íntimos sobre nuestra vida cotidiana y venderlos a terceros en forma de anuncios dirigidos. Muchos creen que una mejor alternativa es la orientación contextual, que determina qué anuncios mostrar en función del tema de la página web que se está cargando.

Después de todo, tiene sentido suponer que alguien que lee un artículo sobre el cuidado del gato podría estar interesado en un anuncio de comida para gatos, por ejemplo. Los anuncios contextuales coinciden con las expectativas de la audiencia, no invaden la privacidad de nadie y protegen a las marcas de la vergüenza que muchos han enfrentado recientemente de que sus anuncios aparezcan junto con contenido extremista o para adultos.

En 2018, el New York Times detuvo su publicidad conductual por completo en Europa en respuesta a la introducción de GDPR, y la reemplazó con anuncios contextuales y basados ​​en geolocalización. Para sorpresa de muchos escépticos, sus ingresos publicitarios se mantuvieron estables.

Te estamos espiando

No hay necesidad de entrar en pánico

El primer instinto de los especialistas en marketing podría ser entrar en pánico, pero las cookies de terceros no son una gran pérdida. La verdad es que, en su mayor parte, el retargeting programático y los anuncios personalizados que se basaron en datos de cookies no han estado a la altura de su propio bombo. En promedio, el alcance de los anuncios se exageró en un 89%, la frecuencia se subestimó en un 47% y la conversión para visualización y video en un 41% según el informe Flashtalking mencionado anteriormente.

La publicidad conductual alimentada por cookies obligó a las marcas a ajustarse a las normas de privacidad, con la esperanza de no recibir una multa por incumplimiento de GDPR, CCPA u otras leyes de privacidad. ¿Por qué no usar un modelo mejor? Es hora de recurrir a herramientas nuevas y mejores.

Sin una solución real para las cookies de terceros, los vendedores, los editores y las marcas deben crear un nuevo ecosistema de análisis de audiencia. Los anuncios contextuales vuelven a ser el centro de atención y requieren que los especialistas en marketing usen nuevas formas para orientarlos y rastrearlos.

Pero la única forma de hacer que este nuevo ecosistema funcione será construir una base sólida de datos propios significativos, y eso a su vez requiere que los vendedores y las marcas trabajen juntos para construir una comunidad que se involucre significativamente con los miembros de la audiencia y aproveche su apoyo y cooperación voluntaria

Comprender al cliente primero, anunciar después

Obtener una comprensión del cliente depende en gran medida de los comentarios de los usuarios, las revisiones, las encuestas y otra información proporcionada voluntariamente. Las ventanas emergentes de consentimiento no son suficientes.

El marketing se verá obligado a redescubrir la autenticidad en la voz de la marca, ya que este nivel de colaboración del usuario se basa en la reconstrucción de la confianza perdida. El desafío en cuestión, entonces, es dar a las personas una razón para crear una cuenta de inicio de sesión con usted.

Las marcas aún deberán vincular todos sus puntos de contacto con el consumidor, incluidos los datos que provienen de cookies propias que rastrean el comportamiento de los visitantes en sitios y activos de propiedad de la marca, y los datos de IoT que rastrean las preferencias y el comportamiento del consumidor.

Las empresas de gestión de datos están trabajando en formas creativas de aprovechar los datos de cookies de origen en segmentos anónimos que pueden guiar a los vendedores sin comprometer la privacidad del usuario.

Google presenta nuevas tácticas

Google sugiere que los anunciantes utilicen su nuevo Privacy Sandbox, una familia de API que permitirá a los editores aglomerar los datos de la audiencia y anonimizarlos para su uso en marketing como soluciones de cookies. A continuación se muestra una maqueta que Google lanzó en mayo pasado, compartiendo algunos conceptos nuevos sobre iniciativas de control de privacidad en los meses previos al anuncio de la iniciativa Sandbox.

Otras fuentes de datos están surgiendo rápidamente. Facebook y Amazon ya poseen cantidades significativas. Grupos de editores y anunciantes también se están uniendo para considerar la creación de un sistema de identidad de inicio de sesión multiplataforma, lo que permite a las organizaciones asociadas compartir datos propios que abarcan las propiedades de los medios. Dentro de los jardines amurallados, la orientación de anuncios puede basarse en las personas y ser muy precisa.

Los anunciantes también pueden necesitar cambiar a campañas más pequeñas para resolver el problema de la atribución en un mundo sin cookies. La atribución puede descansar una vez más en el último clic, lo que obliga a las agencias de publicidad y a los vendedores a encontrar nuevas formas de medir los efectos de las variantes en su creatividad.

Bases de Datos

Para los editores todo es mejor

Los editores están encantados con la desaparición de las cookies. Recientemente se reveló que la afirmación de que los editores se benefician de los anuncios dirigidos, ya que venden por más que anuncios no orientados o contextuales, no es un mito. Resulta que los anuncios dirigidos pueden aumentar los ingresos en solo alrededor del 4%, o $ 0.00008 por anuncio. Los resultados del experimento del New York Times en Europa agregaron combustible al fuego. Finalmente, los editores se están dando cuenta de la forma en que la segmentación por comportamiento aumenta el riesgo de rebajar el tono de su publicación.

Los grandes editores recopilan sus propios datos propios sobre audiencias, que pueden aprovechar para la colocación y medición de anuncios. Sin embargo, hasta ahora, los propietarios de cookies de terceros se interpusieron en la relación entre editores y anunciantes, evitando que los editores cobren a los anunciantes directamente en función de sus propios datos.

Hay que recolectar datos propios

En lugar de llegar a los editores, más del 59% de los ingresos por publicidad digital se destinan al duopolio de Google y Facebook, que poseen plataformas con grandes cantidades de datos. Con la muerte de la cookie, los editores finalmente pueden beneficiarse de sus propios datos.

En el contexto de una cookie debilitada, el Washington Post anunció Zeus Prime, una plataforma patentada para que los vendedores compren anuncios automáticos, en septiembre de 2019. Jarrod Dicker, vicepresidente de desarrollo y tecnología comercial de The Post, destacó esto como una oportunidad de ingresos para los editores. únete y enfréntate a Big Tech. Vox también lanzó su plataforma de datos de orientación publicitaria, Forte, en diciembre.

Tal movimiento era imposible cuando las cookies eran estándar, ya que daban a los propietarios de cookies (es decir, Google y Facebook) demasiado poder sobre los datos del usuario.

Escritor de Artículos

La muerte de las cookies abre nuevas oportunidades.

Las cookies han sido una muleta útil para los anunciantes, y aprender a caminar solo puede ser doloroso al principio, pero es la única ruta hacia una mayor independencia y un mayor alcance a largo plazo. La muerte final de la cookie puede dar lugar a una mejor recolección y uso de datos propios, un nuevo ecosistema publicitario que exige más creatividad, una mayor alianza entre editores y anunciantes, y un mundo nuevo y valiente para todos los interesados.

Con información y contenido de TheNextWeb y Wikipedia