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El fin de la Era de la Tecnología de Consumo

Entre las empresas tecnológicas más grandes del mundo sigue habiendo una gran parte que han creado su imperio sobre tecnología de consumo, tanto hardware (móviles, gadgets…) cómo software (principalmente internet). Sin embargo, es bastante obvio que estamos ante el fin de la Era de la Tecnología de Consumo, y cómo diría REM, no pasa nada.

De todo esto hablamos en este technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/09/tecnologia-consum.mp3?_=1

 

La realidad es que esa Era acabó hace tiempo. Primero los ordenadores, luego los móviles, y después los gadgets dejaron de ser sorprendentes. En realidad, los continuos avances que siguen teniendo se han vuelto aburridamente previsibles. Más velocidad, más memoria, pantallas más grandes, y hey, pantallas flexibles!

Y en el mundo del software e internet, tres cuartas partes de lo mismo. Lo más revolucionario que ha pasado en los últimos años fue… TikTok.

De hecho tecnologías que parecía que revolucionarían la vida de los consumidores como la Realidad Virtual o los vehículos autónomos no parece que vayan a ser una realidad común a corto plazo.

Cómo sabéis aquí seguimos de cerca la Curva de Gartner desde hace unos cuantos años ya. Pero si nos vamos un poco más allá, al 2010, el Hype Cycle estaba lleno de tecnologías muy relacionadas con el mundo de consumo… Tablets, appstores, redes sociales…

No hay que olvidar que Gartner es una consultora centrada en el mundo IT, pero también lo era en el 2010, y de unos años para acá, las tecnologías de consumo han ido desapareciendo del Hype Cycle. En el 2018, todavía había algunas tecnologías puramente de consumo como Casas Inteligentes, Realidades Mixtas…

Y la cosa ha ido incluso a menos. En 2019 y 2020 sin tecnologías de consumo propiamente dichas, sí que había unas cuantas con potenciales usos no profesionales. Pero si vamos a la Curva de Gartner del 2021, hay que echarle mucha imaginación para pensar que alguna de las 25 que hay en el Hype Cycle de este año tendrá un peso importante en consumo.

En realidad, hay más señales del fin de Era de la Tecnología de Consumo, y seguramente ninguna más fuerte que la inversión en capital riesgo y startups, la cual sigue creciendo y volvió a establecer un récord en el segundo trimestre de este año, con 136 nuevos unicornios en ese trimestre

Y si miramos la lista de las 14 rondas más importantes de ese segundo trimestre, es bastante esclarecedor. Eso sí, cómo la excepción que confirma la regla, tenemos a Epic en el primer puesto de la lista, aunque eso probablemente se deba a otros motivos.

¿El resto? Mucho IA y aerospacial, pero también fintech y salud. Ni rastro de algo que pudiéramos considerar «tecnología de consumo».

Pero esto no son malas noticias.

Uno sólo puede imaginarse cuanto talento se ha desperdiciado para la humanidad (no para sus cuentas corrientes) durante los últimos años de gente muy inteligente que dedicó sus carreras profesionales a desarrollar la nueva app de vídeos virales, a pensar dónde y de qué color era mejor el botón de like de una app, o peor, a cómo hacer más viral una app usando técnicas «oscuras» de gamificación.

Soy de los que piensa que en esta década veremos avances alucinantes en todos los ámbitos de la ciencia, pero sobre todo, en su aplicación en nuestra vida diaria. Para eso, necesitaremos al mejor talento dedicado a ello, y no sólo por vocación, sino por recompensas. Y creo que todos ganamos si ese talento está dedicado a solucionar los grandes retos de la humanidad que a desarrollar una nueva app viral.

Así que nadie debería estar triste porque haya llegado el fin de la Era de la Tecnología de Consumo.

@resbla

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innovación

Las DAOs ya tienen cobertura legal

Las DAOs (organizaciones autónomas descentralizadas) han ido pasando de los sueños de los tecnólogos futuristas a la realidad. Aunque aún hay pocos ejemplos reales, Wyoming ha sido el primer estado en EEUU que ha aprobado una legislación específica para DAOs.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/04/dao.mp3?_=2

 

Las DAOs son organizaciones 100% digitales en las que ninguna persona trabaja ni está involucrada en las decisiones. Las decisiones las toman sistemas de inteligencia artificial, las transacciones se ejecutan a través de smart contracts y todo se documenta a través de blockchain.

Las DAOs son los sueños húmedos de los tecnócratas de Silicon Valley. Una empresa que se puede programar, lanzar, y que funcionará eternamente bajo la lógica infalible de un software perfecto.

Gartner identificó las DAOs cómo una tecnología emergente en su Hype Cycle de 2019, aunque no haya muchos ejemplos reales de ellas. El más notorio, The DAO.

The DAO intentó ser la base para otros proyectos relacionados con las criptomonedas, una especie de fondo de inversión de capital riesgo que además sería socio tecnológico al dar la infraestructura sobre el que lanzarlos.

The DAO generó una importante burbuja de interés que explotó espectacularmente. Tres meses después de su lanzamiento, y después de varios avisos sobre vulnerabilidades de seguridad, The DAO fue hackeada y robada. Los hackers se llevaron unos 50 millones de dólares en etherum, aunque después fueron recuperados.

Las DAOs son una utopía para cualquiera que quiera evitar al máximo la acción de los gobiernos. Desde anarcocapistalistas hasta revolucionarios en lucha contra tiranos. Entre los proyectos centrados en este último punto está Aragon, que se definen cómo luchadores por la democracia y ofrecen una plataforma para generar DAOs a todo tipo de organizaciones.

A pesar de que Malta anunció hace un par de años una legislación específica para DAOs dentro de su objetivo de ser la «Isla Blockchain«, todavía no han conseguido aprobar ninguna ley al respecto. De hecho, la primera legislación específica para DAOs se acaba de aprobar en Wyoming.

Con esta ley, este estado de EEUU se convierte en el primer lugar del mundo con una legislación orientada a que una DAO domiciliada allí puede conseguir el estatus de sociedad limitada. Legalmente había formas de hacerlo antes, pero esto lo simplifica mucho y hará que Wyoming sea el nuevo Delaware de las DAOs.

No hay que ser muy imaginativo para ver cómo este tipo de organizaciones con una legislación favorable pueden convertirse en herramientas perfectas para actividades ilícitas,  así que es probable que las legislaciones que empecemos a ver a partir de ahora (sobre todo por aquí cerca) vayan precisamente en la dirección contraria de la de Wyoming.

Las DAOs no aparecen en el Hype Cycle de 2020, seguramente porque lo que pasó a The DAO a demostrado que el concepto estaba un poco verde. Sin embargo, con la locura actual con las criptomonedas y esta nueva legislación, es sólo cuestión de tiempo que esto cambie. De hecho, no me extrañaría que la próxima criptolocura esté relacionada con una DAO.

Sin embargo, dónde personalmente veo el concepto de DAOs muy interesante es cómo organizaciones dentro de grandes empresas o cómo sus subsidiarias. No tengo nada en contra de los contables, pero puedo fácilmente imaginarme un departamento de contabilidad totalmente automatizado y que funcione de forma totalmente autónoma. Sólo dirigidos por código y siguiendo unas reglas preestablecidas sin posibilidad de desvío.

De la misma forma, una gran corporación podría lanzar un marketplace que fuera totalmente autónomo y automático. Una organización que sería muy transparente y muy predecible para las empresas que quisieran operar en él, además con el respaldo financiero y legal de estar detrás una gran empresa que sería algo muy atractivo comparado con hacerlo con uno una oscura y blindada LLC en Wyoming. Algunos ven la posibilidad de que tiendas físicas se puedan organizar alrededor de DAOs.

Más allá de los sueños de los programadores de eliminar las personas de la ecuación de las empresas, las DAOs puede que sean una realidad mucho más pronto de lo que nos imaginamos. La legislación de Wyoming es también una señal de este avance, pero también un aviso de que deberíamos ir pensando cómo queremos regular este tipo de organizaciones.

@resbla

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innovación

La Inteligencia Artificial que hace lo que quiere

Todos sabemos que el 29 de junio de 1997 Skynet tomó consciencia de sí misma, lo que no sabemos es cómo pasó ni cómo sus programadores lo supieron.

Algo parecido les está pasando a los programadores de sistemas de Inteligencia Artificial de verdad, no los de ciencia ficción, y en las últimas semanas hemos visto un par de noticias alucinantes en este sentido, pero por qué no negarlo, que también dan un poco de cosica.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/03/IA-autosuficiente.mp3?_=3

 

Hace un par de semanas, OpenAI anunciaba que habían identificado neuronas multimodales en redes neuronales artificiales, concretamente en su sistema de reconocimiento de imágenes CLIP.

Ya hemos hablado bastantes veces en este blog de OpenAI, la empresa que empezó como fundación de Elon Musk enfocada en buscar una Inteligencia Artificial más humana, así que no entraremos en más detalles.

Es muy interesante que el documento en que presentan el estudio, citen a estas neuronas multimodales cómo la posible razón por las que CLIP es tan preciso. Es decir, se sabe de la precisión del sistema, pero no se sabe cómo se consigue. Esto es una constante en la IA actual.

Parece probado que los seres humanos tenemos neuronas multimodales. Son un tipo de neuronas superespecializadas que responden a conceptos abstractos más allá de una imagen o un sonido. Los autores de la investigación original en estas neuronas hicieron famoso el concepto de «neurona Halle Berry». Esta sería una neurona que respondería a todo lo que nos recuerda a Halle Berry, ya sea su nombre, su imagen o películas en las que ha actuado por ejemplo.

Los investigadores de OpenAI han encontrado algo equivalente en la red neuronal de CLIP, y ponen entre otros ejemplos la que llaman «neurona Spiderman». Esta neurona artificial reacciona no sólo a imágenes de spiderman, sino a dibujos de spiderman pero también de cosas relacionadas, y también a texto, algo que las neuronas multimodales biológicas también hacen.

Conviene recordar que las redes neuronales artificiales en las que se basan muchos de los sistemas de IA actuales, están diseñados de una manera que intentan imitar cómo funciona la mente humana. Así que sorprende poco que estemos hablando de neuronas, lo que sorprende es que estas neuronas hayan aprendido por sí solas a trabajar así, porque CLIP no se programó para que tuviera neuronas multimodales.

La realidad es que todas las redes neuronales se entrenan exponiéndolas a un montón de información y siguiendo procesos de aprendizaje, pero lo que parece casi ciencia ficción es que a través de ese proceso de aprendizaje, CLIP se haya optimizado de forma autónoma para generar estas neuronas artificiales multimodales.

El cienciaficcionista en mí diría que esto es una confirmación más del funcionamiento de las neuronas multimodales en los humanos y su eficacia, una especie de evolución «natural» acelerada. Pero al revés, que una red neuronal moderna como CLIP, efectivamente funciona de forma parecida a las de los seres humanos, aunque todo esto se lo dejaremos a los científicos. También por cierto, uno se pregunta qué pasará cuando se aplique todo esto a la computación cuántica que funciona de una forma probabilística similar a las de las redes neuronales.

Algo muy interesante también en esta publicación, es que OpenAI avisa de que todo esto abre la posibilidad a algo que llaman «ataques tipográficos«, en los que simplemente poniendo un texto a la vista de una inteligencia artificial, se puede conseguir engañarla para no distinguir lo que hay detrás. Fijaros que ante una manzana (apple), CLIP ya daba una probabilidad (muy pequeña) de que en la imagen en realidad hubiera un iPod. Pero al superponer un texto que lee «iPod», la inteligencia artificial ya da de forma clara el resultado de iPod.

Otro ejemplo de un sistema de Inteligencia Artificial reaccionando de una forma para la que no había sido programado lo hemos visto también en Learning from videos de facebook.

Este sistema de tan original nombre, ha sido desarrollado por facebook para que sea la base de aprendizaje de sus diferentes sistemas en lo relativo al vídeo. Analizar y entender vídeo es una tarea de una magnitud muy superior a la del reconocimiento de imágenes, ya que no se trata sólo de entender lo que hay en un fotograma, sino también en la relación que hay entre los que forman el vídeo.

Learning from videos es una herramienta de investigación, pero facebook ya ha hecho algunas pruebas poniéndola a funcionar junto a GTD, su sistema más actual que entre otras cosas puede generar recomendaciones de vídeos basadas en su similitud.

Pues bien, resulta que el sistema recomienda vídeos en base a que tengan también sonidos parecidos, algo para lo que nunca fue diseñado.

Está claro que no estamos cerca de un sistema que de repente cobre consciencia de su existencia, pero no cabe duda de que haya sistemas que hagan bien cosas para las que nunca fueron diseñados es más que una sorpresa. De hecho, es una llamada de atención para algo de lo que se lleva hablando mucho tiempo (nosotros también lo hicimos aquí) y es de que la IA actual es una caja negra que ni siquiera sus creadores con capaces de explicar.

Por eso, una de las tendencias en la IA (identificada en el hype cycle desde hace un par de años) es el de la Inteligencia Artificial Explicable (explainable AI). No sólo es necesario que sus creadores entiendan por qué las IA toman las decisiones que toman, sino va a ser cada vez más importante obviamente para sus propietarios, pero también para sus usuarios. De hecho, es probable que sea obligatorio por ley dentro de poco.

@resbla

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