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Lo que todo programador debe saber sobre diseño

Aunque estén trabajando en el mismo proyecto, los programadores y diseñadores, a menudo trabajan por separado. Los desarrolladores suelen considerar el diseño como algo secundario, sin importancia en comparación con la funcionalidad de un producto. Pero siempre deben saber sobre diseño.

Ese tipo de pensamiento puede ser perjudicial para la relación entre el programador y el diseñador.

No tener una comprensión básica sobre el diseño puede retrasar a los desarrolladores en sus carreras o evitar que tomen proyectos solo porque no tienen un diseñador de confianza.

¿Por qué los desarrolladores deberían aprender diseño?

Si bien el diseño y el desarrollo a menudo se consideran disciplinas separadas, hay personas que han dominado ambas. Incluso si alguien solo está interesado en ser diseñador o desarrollador, no ambos, es valioso aprender al menos los conceptos básicos de la otra disciplina.

Hay un par de razones por las que los programadores deben aprender diseño, o al menos desarrollar conocimientos básicos de diseño.

En primer lugar, los equipos pequeños pueden no tener un diseñador dedicado.

Además, hay desarrolladores que quieren abordar proyectos por su cuenta, que no pueden permitirse contratar a un diseñador (o quieren gastar el dinero en otro lugar).

Aprender a diseñar sus propios productos, al menos lo suficientemente bien como para sobrevivir hasta que un diseñador pueda ser contratado, es un recurso invaluable.

La otra gran razón para que los programadores aprendan diseño es para que puedan trabajar de manera más efectiva con los diseñadores.

Es increíblemente frustrante para un diseñador entregar un archivo completamente diseñado para un sitio web, solo para descubrir que su diseño ha cambiado significativamente por el programador que lo codificó.

Si los programadores no entienden los conceptos básicos del diseño, pueden pasar por alto los detalles que hacen que una interfaz de usuario sea fácil de usar.

Cuando los diseñadores piden muchas correcciones, puede tensar la relación con el programador.

Con el fin de mejorar las relaciones, los Programadores se harían un favor al aprender a ver los diseños a través de los «ojos de un diseñador», en lugar de mirarlos únicamente desde una perspectiva de desarrollo: dominar esa habilidad mejorará sus proyectos.

Trabajando con mentalidad de diseño

Con frecuencia, los programadores que aprenden a diseñar se centran demasiado en la estética, en lugar de ver los principios subyacentes que respaldan esos diseños.

Ven cosas como el color y el tamaño de un botón, una fuente específica o la forma en que se usan los bordes sin comprender las razones subyacentes.

Es importante comprender y respetar los principios de diseño.

Cualquier persona nueva en el diseño necesita una comprensión firme de los principios y teorías que conforman un buen diseño, cosas como los Principios de Gestalt y la jerarquía visual básica.

Tanto los diseñadores como los desarrolladores tienden a ser perfeccionistas. Y tienen que entender que los diseños nunca serán perfectos y normalmente deben ser publicados antes de que sean perfectos.

Una de las mejores maneras de aprender a diseñar, es intentar recrear los diseños de los demás.

Escoger lo que funciona y lo que no funciona, y descubrir por qué un diseño en particular es atractivo, esta es una de las habilidades más valiosas que un nuevo diseñador o desarrollador puede aprender.

Diseñando en el navegador

Muchos diseñadores se resisten a diseñar directamente en el navegador, ya que significa que deben escribir código HTML y CSS. Esa es la razón por la que los desarrolladores se inician en el diseño: ¡ya saben escribir código!

Existen herramientas que pueden ayudar con el diseño en el navegador y facilitan la vida de diseñadores y programadores.

También hay herramientas más complejas como Figma, que es una herramienta de diseño con todas las funciones.

Figma permite que los diseñadores colaboren, envíen recursos a las partes interesadas (e incluso les permita realizar cambios en el contenido y copiar los diseños), y les permite a los programadores tener acceso a los diseños en tiempo real.

Saber sobre diseño es una opción para los programadores que desean crear sistemas escalables.

Y hay varias herramientas de este tipo en el mercado, pero para que todo salga bien el diseñador debe saber sobre programación y el programador debe saber sobre diseño.

Uso de color, tipografía y arquitectura

Antes de sumergirse en los principios visuales del color, la tipografía y la arquitectura, es importante hablar sobre la usabilidad.

El diseño más hermoso del mundo es inútil si no es utilizable.

Uno de los principios de usabilidad más importantes es la idea de consistencia o previsibilidad. Los diseños deben ser lo suficientemente predecibles para que los usuarios puedan comprender intuitivamente cómo usarlos.

Por ejemplo, texto subrayado en azul para enlaces en los que se puede hacer clic, menús de navegación que están completos y bien etiquetados. El espacio entre elementos, tipografía y combinación de colores también debe ser coherente.

Otros principios de usabilidad que deben considerarse en todo proyecto de diseño:

  • La prevención de errores (y mensajes informativos de error cuando se producen errores).
  • Lenguaje familiar (use el lenguaje al que la gente está acostumbrada, en lugar de alternativas «lindas» o creativas que podrían no estar claras ).
  • Flexibilidad y eficiencia.
  • Ayuda fácil de encontrar.

Las evaluaciones de usabilidad deben realizarse a lo largo del proceso de diseño y desarrollo para asegurarse de que el producto funcione de la manera prevista, y que los usuarios no se confundan.

Las evaluaciones heurísticas implican comparar una lista de principios de diseño predefinidos que un producto debe seguir, con el producto real, para ver dónde ocurren las desviaciones (y luego corregir esas desviaciones).

Una vez que se ha entendido completamente la usabilidad en relación con el producto en cuestión, los diseñadores y desarrolladores pueden pasar a los aspectos más visuales del diseño.

20 heurísticas de usabilidad:

  1. Control de Usuario: La interface debe permitir al usuario percibir que tiene el control y además darle acceso a ese control.
  2. Limitaciones Humanas: La interface no debe sobrecargar los límites cognitivos, visuales, auditivos táctiles ni motores de los usuarios
  3. Integridad Modal: La interface debe ajustarse a la misma modalidad cuando se le encarga una tarea al usuario, sea esta modalidad visual, auditiva o motora.
  4. Comodidad: La interface debe ajustarse a lo que a tu audiencia le gusta, piensa o trabaja.
  5. Claridad Lingüística: La interface debe comunicarse con el usuario en la forma más eficiente posible.
  6. Integridad Estética: La interface debe ser bonita y apropiada.
  7. Simplicidad: La interface debe ser simple y entendible.
  8. Previsibilidad: La interface debe estar pesada de manera que el usuario siempre sepa lo que va a ocurrir a continuación.
  9. Interpretación: La interface predice de manera razonable lo que el usuario está tratando de hacer.
  10. Fiabilidad: La interface está libre de errores.
  11. Transparencia: La interface dice lo que hace y hace lo que dice.
  12. Flexibilidad: La interface permite al usuario ajustar el diseño a su uso personalizado.
  13. Realización: La interface provee al usuario una experiencia satisfactoria.
  14. Propiedad Cultural: La interface concuerda con los modismos y las expectativas de los usuarios.
  15. Puntualidad: La interface opera en los tiempos esperados.
  16. Consistencia: La interface hace lo mismo cuando se le pide repetir lo mismo.
  17. Asistencia al Usuario: La interface provee de ayuda a los usuarios que la pidan o la necesiten.
  18. Precisión: La interface permite al usuario ejecutar sus procesos de forma exacta.
  19. Amabilidad: La interface permite a los usuarios arrepentirse y deshacer sus acciones.
  20. Expresividad: La interface informa a los usuarios sobre el resultado de sus acciones y sobre el estado actual de las cosas.

Teoría del color

La teoría del color es uno de los aspectos más complejos del diseño. Variar ligeramente los tonos puede cambiar completamente el impacto visual y el efecto emocional de un color.

Es una de las razones por las que muchos diseñadores que han estado en la industria durante años todavía luchan con el color.

Si bien se han escrito muchos libros sobre la teoría del color, hay algunos principios muy básicos que los programadores pueden aprender.

Primero, la diferencia entre colores cálidos, colores fríos y neutrales.

  • Los cálidos incluyen rojo, naranja y amarillo. Los colores cálidos generalmente serán vibrantes.
  • Los fríos incluyen verde, azul y morado. Estos colores suelen ser más tranquilos y relajantes.
  • Los neutros incluyen blanco, negro, gris, marrón y beige.

Agregar blanco, negro o gris a colores cálidos o fríos altera su significado e impacto. El blanco aclarará los colores y generalmente hará que su efecto sea menos intenso o más positivo (por ejemplo, el púrpura se considera un color misterioso y real, mientras que el lila a menudo se asocia con la primavera y la felicidad).

El gris silenciará los colores y puede disminuir su impacto.

El negro oscurece los colores y puede hacer que parezcan más conservadores (considere el impacto diferente de un color como el azul brillante frente al azul marino).

Usando color HSL

Cuando un diseñador piensa en colores web, a menudo piensa en términos de valores hexadecimales. Si bien esto se ha convertido en el estándar de la industria en términos de colores web, los desarrolladores pueden encontrar que trabajar con valores de color HSL tiene más sentido.

Los valores hexadecimales aparentemente no tienen correlación entre sí.

Dos colores que se parecen mucho podrían tener valores hexadecimales completamente diferentes. Por ejemplo, #68B4D4 y #92C8E0 son tonos de azul bastante similares (uno es simplemente un poco más brillante y más claro que el otro) y, sin embargo, sus valores hexadecimales no tienen correlación aparente.

Sin embargo, sus valores de HSL muestran cuán estrechamente relacionados están: # 68B4D4 se convierte en HSL (198, 58%, 62%) y # 92C8E0 se convierte en HSL (198, 56%, 73%).

  • El primer número en la secuencia (198 en este caso) indica el tono particular.
  • El segundo número es el porcentaje de saturación (qué tan brillante o vibrante es el color).
  • El tercer número es el porcentaje de claridad (o blanco agregado) del color.

Combinar la creatividad y el análisis en cada paso del desarrollo

Debido a que las correlaciones entre los valores de color se ven tan fácilmente con HSL frente a hexadecimal, los desarrolladores a menudo encuentran que manipular los colores mediante código con HSL es significativamente más fácil.

Principios de tipografía

La tipografía es otra área que puede afectar incluso a diseñadores experimentados. Pero al igual que la teoría del color, existen algunas herramientas excelentes que pueden ayudar.

La jerarquía tipográfica es una de las primeras cosas que un diseñador-desarrollador debe aprender. La relación entre diferentes elementos tipo en un diseño es vital para hacer que ese diseño sea más útil.

Como mínimo, un diseño debe tener tres niveles de jerarquía tipográfica: títulos, subtítulos y fuentes corporales. El título debe ser el más destacado visualmente, los subtítulos son los siguientes, y luego la fuente del cuerpo, que debe ser altamente legible.

Muchos diseñadores nuevos se centran demasiado en el tamaño de fuente al crear su jerarquía, y no lo suficiente en el estilo de fuente. A veces, en lugar de hacer un título significativamente más grande que un subtítulo, por ejemplo, un título puede aparecer en negrita o en mayúscula, mientras que el subtítulo se deja en mayúsculas y minúsculas.

El color también se puede usar para diferenciar entre subtítulos y títulos, y el texto del cuerpo.

La combinación de diferentes fuentes también puede confundir, sin embargo, es una forma común de crear una jerarquía visual. Debes elegir fuentes complementarias, y crear contraste entre los tipos de letra.

Otra forma sencilla de combinar fuentes es elegir fuentes de familias de fuentes grandes. Incluso hay familias que incluyen versiones de pantalla, serif y sans serif que funcionan bien juntas. Esta puede ser la forma más fácil de comenzar.

Cuando se trabaja con jerarquías tipográficas más grandes (como agregar H1, H2, H3, H4, etc.), es importante seguir algún tipo de razón en la escala tipográfica. Para empezar, la secuencia de Fibonacci es la más usada. Consiste en 4, 8, 16, 24, 36, 48, 72, 108, etc.

Principios de arquitectura

Desde el comienzo de la web, hay ciertos patrones de diseño que han surgido como «estándares». Los ejemplos incluyen la navegación principal en la barra lateral superior, izquierda o derecha con información adicional u opciones de navegación, y el contenido del cuerpo que ocupa el resto del espacio.

Si bien hay desviaciones definidas de este diseño básico (no navegación superior, sin barra lateral, dos barras laterales, etc.), esta es a menudo una apuesta bastante segura al crear un nuevo diseño. La desviación de este patrón básico solo debe hacerse con un propósito, debe evitarse por diseñadores y programadores inexpertos.

Crear un diseño que sea predecible hace mucho por la usabilidad de un producto.

Desviarse de lo que un usuario espera ver cuándo usa un producto solo debe hacerse cuando las ganancias de usabilidad son mayores que las pérdidas.

Los wireframes son una parte importante de la creación de un diseño que sea consistente en varias páginas.

Lee más sobre los conceptos errados sobre UX / UI

Es mejor no usar títulos azules en negrita de 72 píxeles en una página y luego títulos rojos de 36 píxeles en otra para el mismo tipo de contenido, ya que la consistencia del diseño es clave.

Del mismo modo, el espacio (relleno) entre el título y el texto del cuerpo que tiene 36 píxeles en una sección y luego 32 píxeles en otra creará una inconsistencia visual. Si bien es posible que una persona no entienda de inmediato por qué la diferencia es discordante, la sentirá.

Similar a la escala tipográfica mencionada anteriormente, los elementos de espaciado en una escala de 4, 8, 16, 24, 36, 48, 72 o 108 píxeles crearán un diseño visualmente agradable. Es una buena idea usar suficiente espacio entre los elementos, darles espacio para respirar.

Los diseñadores más nuevos a menudo evitan los espacios en blanco y pueden terminar con diseños que se ven abarrotados.

El espaciado constante es una de las razones por las cuales los enfoques de diseño basados ​​en la cuadrícula se han vuelto tan populares.

Comenzar con una cuadrícula (generalmente de 12 columnas) brinda a los diseñadores un marco en el cual trabajar que mantendrá todo consistente.

Las canaletas integradas entre columnas también ayudan a garantizar que los diferentes elementos de diseño y el contenido dentro de ellos tengan algo de espacio para respirar.

¿Se entiende porqué hay que saber sobre diseño?

Tanto los diseñadores como los programadores deberían centrarse en expandir sus habilidades para avanzar en sus carreras. El tiempo que los desarrolladores pasan aprendiendo principios básicos del diseño les ahorrará tiempo en el futuro cuando trabajen con diseñadores o creen sus propios productos.

La comprensión de los principios básicos del diseño (principios de usabilidad, teoría del color, tipografía, diseño y UX) también hará que los desarrolladores mejoren su estilo de programación.

Como pueden ver, saber sobre diseño, ayuda a los programadores a trabajar mejor, para crear productos verdaderamente estelares.

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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.

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.

¿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.

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.

¿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.

¿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.

¿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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Programar no es solo diversión

Programar computadoras es pan comido. O eso es lo que los gurús digitales del mundo nos quieren hacer creer. Programar no es diversión!

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.

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, es una ayuda para 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.

Lea más sobre algunas habilidades adicionales que necesitan los programadores

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.

Cómo 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. Programar no es diversión.

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 semi-autónomas; 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.

Programar no es diversión

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, 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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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.

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.

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.

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.

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

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Conceptos errados sobre el diseño de UX/UI

Es muy común en la industria que haya conceptos errados sobre lo que es UX y UI

Cuando yo le explico a mis clientes que como programador mi principal área de desempeño es la elaboración de Interfaces de Usuario y en mejorar la Experiencia de Usuario, suelo recibir respuestas, que en definitiva, denotan la falta de entendimiento sobre estos conceptos.

Voy a dejarles una pequeña lista de conceptos y explicaciones que resuelven la mayoría de estos conceptos errados, ¡espero que ayude a arrojar una luz sobre lo que realmente es UX/UI!

Lee también sobre la forma de llevar un proyecto

¿UX y UI son lo mismo?

«¡Oh, debes ser bueno diseñando interfaces hermosas!»

Experiencia de Usuario e Interfaz de Usuario no son excluyentes, pero no son lo mismo. Es casi imposible trabajar en la experiencia del usuario sin tener en cuenta las interfaces de usuario, y viceversa.

Si la Experiencia de Usuario y la Interfaz de Usuario no se solapan es un error grave.

El diseño de la UX y la UI se trata de cosas de internet

«¿Cuáles son los sitios web en los que trabajó?» / «Seguramente eres bueno en todos esos programas de diseño»

Uno de los conceptos erróneos más comunes en el diseño es que UX es exclusivo del diseño de sitios web. De hecho, cualquier disciplina de diseño implica que un usuario tenga algún tipo de experiencia o interacción con este diseño, por ejemplo, la imagen de la marca tiene que ver con la percepción que el usuario tendrá de ella; El diseño industrial tiene que ver con cómo los usuarios interactúan y se sienten al usar los productos.

El diseño no comienza ni termina en los bordes de la pantalla de un computador. Tampoco es una capa o componente del producto o servicio. Es toda la experiencia y un proceso iterativo de todo el ciclo del producto.

Primero pensamos en el cliente y después decidimos que tecnologías aplican

Diseñar una experiencia de usuario se trata de usuarios

Es cierto que ubiquemos a los usuarios a lo largo de todo el proceso de diseño, el diseño implica comprender las necesidades, los dolores, los objetivos y la creación de personalidades de los usuarios, la planificación de sus viajes. Parece correcto que el trabajo del diseñador sea cumplir con las expectativas de los usuarios y brindar la alegría de usar el producto.

Sin embargo, el diseño de UX también tiene que cumplir con las metas y objetivos de negocios, comienza con una comprensión de la visión del producto, como la razón para fabricar este producto desde una perspectiva comercial, el mercado objetivo a considerar y los problemas que este producto va a resolver .

Diseñar una experiencia de usuario es más un arte que una ciencia

El diseño es una disciplina

«El diseño es un principio aislado, no sé cuándo y cómo incluir el diseño en mi negocio».

Muchos creen que el diseño es una disciplina monolítica, la verdad es que el diseño UX es cómo un término general para un vasto universo de disciplinas, enfoques, metodologías y herramientas. Con el propósito de contribuir al éxito de un producto o servicio.

Mi descripción favorita de todas las facetas del diseñador UX es esta ilustración UX Unicorn de Conor Ward, los unicornios tienen 10 cortes principales para comer, estos cortes de unicornio son las disciplinas que debemos dominar para convertirnos en un diseñador extraordinario.

Crédito: Conor Ward https://medium.com/@uxmuch

El diseño es opcional

«¿Podemos trabajar primero en las funciones y diseñar después?»

Este es uno de los conceptos errados de UX / UI que se menos se ve, ya que la mayoría de los clientes piensan primero en cómo se ve el diseño y después es que piensan en darle utilidad.

Las personas están equivocadas al pensar que el diseño es una adición o algo que va después de las «cosas importantes». De hecho, al igual que definir los objetivos comerciales, la estrategia de marketing, las ventas, los requisitos del producto y los recursos de desarrollo, integrar el diseño en todo lo que una empresa hace es crucial.

El diseño no es simplemente una opción, es absolutamente imprescindible para que las empresas tengan éxito a largo plazo.

Sin el diseño UX / UI, el producto tendrá dificultades para resolver los problemas tanto del usuario como del negocio y no va a aportar soluciones a la experiencia de usuario. Imagine que los diseñadores de interiores construyen el interior de una casa sin comprender las necesidades funcionales y estéticas de su cliente, el resultado nunca será satisfactorio y habrá muchas iteraciones para obtener un resultado apetecible.

Desde siempre han existido fallas de diseño
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Un día en la vida de un Gerente de Proyecto

¿Qué haces cuando amas la tecnología? ¿estás listo para el cambio en las actividades diarias que conlleva pasar de Desarrollador a Gerente de Proyecto o Project Manager?

Si bien el camino de todos es diferente, compartiré mi historia de cómo terminé como PM.

Comencé a trabajar como programador independiente en C++ y VisualBasic antes de terminar la universidad. En aquellos días, uno tenía que ser un gato de todos los oficios. Hice desarrollo web, administración de sistemas, administración de bases de datos y más.

Esos fueron los días previos a la crisis de las .com, y a medida que trabajaba más y más, me especialicé en el desarrollo de bases de datos SqlServer para pequeñas y medianas empresas. Durante muchos años de mi carrera me la pasé limpiando bases de datos en Access o creando accesos de datos desde hojas de trabajo de Excel, que se llenaban con más o menos algún criterio. Pero era muy pesado el servicio que venía después de la entrega.

Terminaban ocurriendo cosas raras, como que los empleados de la empresa llenaban de virus sus computadoras o simplemente, en un momento de locura e inconsciencia, borraban toda la base de datos. Todo esto acababa por ser mi culpa de alguna u otra manera.

Fue entonces cuando empecé a dejar de desarrollar, para mas bien, diseñar proyectos, e incluso comencé un negocio de consultoría con un amigo. La emoción de trabajar con empresas y resolver sus problemas era poderosa. Se sentía genial lidiar con desafíos nuevos y emocionantes a diario, y era otro IT el encargado de resolver esos problemas que surgen durante la implementación.

Una vez ejerciendo, mi primera tarea fue ayudar a un equipo a definir el rol que cada quién debería asumir. Trabajamos en la creación de estándares y documentación, etc., el tipo de cosas que todos tienen que hacer, pero a nadie realmente le gusta hacer. Después de días de trabajar en esto, finalmente llegó el momento de poner el proyecto a caminar.

Exactamente: ¿Qué hace un Gerente de Proyecto?

Tal vez se pregunte, como hice inicialmente, ¿qué hace exactamente un Gerente de Proyecto? En pocas palabras, combinamos todas nuestras experiencias de vida con tecnología para ayudar a los clientes a resolver problemas.

Y no cualquier cliente, algunos de los clientes más grandes son nombres conocidos. Pasamos una buena cantidad de tiempo escuchando los desafíos que enfrentan los clientes y analizando preguntas desafiantes para encontrar la raíz de sus problemas.

Buscamos patrones y tendencias sobre múltiples problemas para ver cómo se pueden mejorar los sistemas y procesos. Identificamos los puntos débiles que impiden que las empresas cumplan con sus objetivos o pasen al siguiente nivel.

Pero pronto descubrí que no todo ocurría como se planificaba. Había varias razones, pero, puedo citar como las principales que la gente asumía la tecnología como algo que ayudaba a ser más rápido, que las computadoras son artefactos mágicos o incluso que son inteligentes (se siguen vendiendo pequeñas computadoras de bolsillo como teléfonos inteligentes, una gran mentira) o mas allá de eso, los sistemas iban en contra de una cultura corporativa arraigada y simplemente se negaban a ingresar los datos asegurando que era un proceso engorroso.

Uds. dirán: ¡Y volvió el dolor de cabeza!, en cierto modo, pero me divertía más. Con el paso del tiempo encontré un sistema, un paradigma que me ayudaba a que los clientes asumieran el proyecto de forma diligente, que entendieran la verdadera razón para implementar la tecnología. El Seis Sigma (6 σ)

¿En qué ayuda el Seis Sigma?

Es una estrategia de mejora de procesos, centrada en la reducción de la variabilidad de los resultados del mismo, reforzando y optimizando cada parte del proceso consiguiendo mitigar o eliminar los defectos o fallos en la entrega de un producto o servicio al cliente.

Suena a utopía, pero no lo es, apenas la gente le agarra el ritmo lo agradece, lo entiende, lo abraza, lo termina aplicando a su vida cotidiana.

Tiempo necesario: 180 días.

El proceso seis sigma se caracteriza por 5 etapas concretas

  1. Definir

    consiste en poner en palabras cual es el dolor que está sintiendo la organización y validarlo, a la vez que se definen los participantes del proyecto.

  2. Medir

    consiste en entender el funcionamiento actual del proceso que se pretende corregir o mejorar.

  3. Analizar

    pretende averiguar las causas reales del problema o defecto.

  4. Mejorar

    determinar las mejoras y planificar el código a programar procurando minimizar la inversión a realizar.

  5. Controlar

    se basa en tomar datos para analizar con el fin de garantizar la continuidad de la mejora y valorarla en términos económicos y de satisfacción.

Estos pasos se ejecutan en ciclos, que generalmente yo implemento en bucles de seis meses, de manera que se controla por seis meses la versión previa al mismo tiempo en que se desarrolla la versión siguiente. Y todo de manera clara y transparente, tanto para la gerencia como para el programador junior.

¿Y qué cambió más en mi vida diaria?

Lo principal fue dejar de ver los trabajos como algo que tiene un inicio y un fin, un requerimiento de un cliente con un plazo de entrega. Debo admitir que eso era lo más estresante en mi vida de desarrollador independiente. Que inevitablemente el software desarrollado iba a fallar, porque falla, pero el cliente veía esto como que había contratado un mal programador, y no como un proceso normal.

Dejé de hacer contratos por desarrollo de proyecto y empecé a hacer contratos de lo que yo llamo «mantenimiento de proyecto» y trato de establecer al menos un año de contrato, estos es, dos ciclos de Seis Sigma.

Los proyectos consiguen, por un lado, mejorar las características del producto o servicio del cliente, permitiendo conseguir mayores ingresos, y por otro, el ahorro de costos que se deriva de la disminución de fallas.