Cuarta Revolución Industrial

Deloitte ha publicado el “Informe de Impacto Global de 2018” y nos quedamos con varios puntos que nos llaman mucho la atención porque constatan lo que nosotros ya comentamos en el podcast “Profesiones del Futuro” y en nuestra presentación como Brecha Digital: tenemos que montarnos en el carro de la tecnología o nos quedamos fuera!

El 65 por ciento de los niños de la escuela primaria trabajarán en trabajos que no existen hoy en día

Para 2030, uno de cada cinco trabajadores no tendrá ni siquiera una educación básica

750 millones de adultos en todo el mundo son analfabetos; dos tercios son mujeres

2 mil millones de empleos serán reemplazados por la automatización para 2030

Nos estamos enfrentando a un desafío global crítico: un abismo en rápido crecimiento entre un mundo tecnológicamente avanzado y millones de personas que no están preparadas para participar en él.

Para ello será necesario que haya muchos programadores….

Lenguajes de Programación

Hoy comentamos los lenguajes de programación más usados a Octubre de 2018, para ello usamos la lista Tiobe:

https://www.tiobe.com/tiobe-index/

Java: + 20 años. Usado por Amazon y Linkedin y en el que está basado el sistema operativo Android (15000 millones de dispositivos lo usan)

C: Uno de los lenguajes más complicados para principiantes.

C++: Uno de los más difíciles de aprender, es uno de los lenguajes que más rendimiento ofrecen

Python: Uno de los mejores lenguajes para iniciarse en la programación, facilita la creación de código legible y fácil de entender. Usado en las webs de Instagram, YouTube o Reddit.

…...Podéis ver el resto en el listado…..

Carlos recomienda que escojamos el lenguaje de programación que vayamos a aprender en función de lo que queramos desarrollar y de la cantidad de trabajo y retribución que nos ofrezca. Actualmente la mejor opción es empezar con Python y si queremos profundizar más seguir con Java. Con estos dos lenguajes en los próximos años no faltará el trabajo!

Tip de Carlos! Pensad bien vuestra decisión porque el futuro está cambiando muy rápido y nos tenemos que adaptar a él!

Tip de Laura! Google Mirror

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Hoy sale a la venta Amazon Echo que es el altavoz inteligente que ha lanzado Amazon y que se sirve de su asistente virtual Alexa. En otros países lleva tiempo a la venta (EEUU 2014) pero hasta hoy no ha salido en español, hoy comienza la preventa.

¿Qué es un altavoz inteligente y qué hace? Es un dispositivo idéntico a un altavoz que tendremos que tener conectado al wifi de casa en un lugar céntrico, reconocerá nuestra voz a través del asistente virtual y podremos pedirle que nos diga el tiempo que hace fuera, que nos ponga nuestra canción favorita o que nos informe de las últimas noticias. Además de la voz también será controlado por apps. Y si disponemos de domótica en casa o de enchufes inteligentes (Amazon 15 Euros aproximadamente) también podrá controlar el consumo de energía y apagar y encender los electrodomésticos.

Pero Echo no está solo (99 Euros), existen otros que incluso ya están a la venta:

Google Home con el Asistente de Google (149 Euros)

Homepod de Apple con su asistente Siri (349 Euros)

Movistar Home con el asistente Aura (79 Euros) asociado servicios de Movistar.

Todo esto es posible por el Machine Learning!!!!

¿Qué le aportamos a ellos? ¿Estamos pagando por que nos espíen? ¿Merece la pena lo que cuesta para lo que nos aporta? ¿Es solo moda?

Tips de Laura: Atari Breakout y Google en 1998

Tips de Carlos: El lado oscuro de Carlos

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Laura GL asiste a un evento de Energía y Tecnología. Dejan bastante claro que las utilities se tienen que subir al carro del Big Data, la IA y el Machine Learning. Esto es porque generan muchos datos y hay que sacar partido de ellos.

La energía y la tecnología también están relacionadas porque las nuevas tecnologías necesitan mucho consumo de Energía para funcionar. Por ejemplo: Blockchain con las criptomonedas consumen muchísima energía para minarlas. Google consume ella sola como 200.000 hogares, vamos, como todo Pamplona.

Tesla con los puntos de recarga que tiene en el mundo ya ha generado energía para ir y venir 1100 veces a la luna.

Los gadgets o aparatitos van a llegar pronto a nuestros hogares para que le regalemos a las empresas todos nuestros patrones de consumo, vamos nuestra vida. Incluso ya existe una empresa que sabe nuestros forma de vida poniendo aparatos para medir el ruido de las casas, así saben si estamos o no allí.

El Big Data, como el sexo adolescente, porque todo el mundo habla pero nadie lo hace, es el futuro! Ya con Machine Learning se predicen impagos, consumo, generación, precios….

Google va a dictar tus correos

Google aplica cada vez más inteligencia artificial a todos sus productos. Esta vez la implementación se va a realizar sobre gmail. Va a implementar un sistema que sugiere frases completas para contestar tus correos. No se trata del simple “ok”, o “gracias”. Un ejemplo sencillo es que si redactas un email un fin de semana, te sugiere que lo termines con un “Feliz fin de semana”.

¿Cuál es el papel de los humanos en la cuarta revolución industrial? Esta ha sido una de las preguntas que un miembro del parlamento le ha realizado al robot.

Tips de la semana

Tip de Laura: Tiempo de Uso de Iphone

Tip de Carlos: ¡¡¡¡ averigua los comentarios de un usuario en youtube !!!! Sí, puedes ver qué comenta un amigo, tu pareja tus hijos,... imaginación y cotilleo al poder.

Espero que os guste el programa y gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en iTunes, vuestros me gusta y comentarios en iVoox. Y si tenéis alguna cuestión que comentarnos lo podéis hacer en mi página de contacto (carloszr.com/contacto) o en [email protected]

Machine Learning. Esta semana hemos empezado un curso de introducción al Machine Learning y aprovechando vamos a explicaros para humanos (no frikis) lo que es y dónde lo usamos en el día a día.

Nace en los años 60, como disciplina de la IA y en los 90 se convierte en disciplina por ella sola.

Machine Learning que tiene difícil traducción al español pero que viene a decir aprendizaje automático son modelos (técnicas estadísticas y algoritmos (una secuencia o serie de instrucciones, que representan la solución a un determinado problema)) que se aplican a grandes volúmenes de datos y en tiempo real y que tienen la capacidad de entender y responder de manera automática, es decir, desarrollamos técnicas para hacer que las máquinas tomen decisiones y para ello lo que hacemos es mostrarles patrones de los datos y enseñarlo para que predigan los datos que vengan….ejemplo de las fotos de gatos y perros!!!

Existen dos tipos:

Algoritmos supervisados: son los que ya tenemos un conocimiento previo sobre el que tomaremos las decisiones, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes o voz, el algoritmo sabe lo que es porque le hemos enseñado muchas imágenes o audios y le hemos dicho lo que es.

Algoritmos no supervisados: No tenemos datos previos y lo que hay que buscar es un patrón, por ejemplo la clasificación de los correos de gmail.

Aplicaciones en nuestro día a día:

Correo Spam….clasificación del correo de google

Reconocimiento de nuestra cara en las fotos! o como google fotos (que ya os contamos en un tip de otro programa) clasifica las fotos por lo que ve

Netflix, Amazon Prime...cualquier plataforma de vídeo: adivina y nos muestra lo que nos gusta

Amazon cuando compramos: sabe lo que nos puede gustar

El tiempo: la predicción del tiempo

Vehículos autónomos que os hemos contado!

Lo bueno es todo lo demás que nos puede ofrecer: en los campos de la medicina, los negocios, la publicidad, etc.

Y que os iremos mostrando según vayamos aprendiendo! porque esto no queda aquí!

Intentaremos responder a la pregunta de si es necesario saber mucho de matemáticas para poder aplicar técnicas de machine learning para resolver determinados problemas.

Tip de Carlos: Actualización de Windows 10 de Octubre 2018

Tip de Laura: Cortana

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Esta semana hablamos de los atascos en las ciudades, de cómo podemos minimizarlos con el uso de la tecnología y la reciente inmersión de nuevos medios de transporte como el patinete eléctrico y las consecuencias que está teniendo. Además comentamos el caso de una Comercializadora de Energía que se ha diferenciado del resto usando tecnología Big Data para darle un beneficio a sus clientes. En los Tips: Google Lens y la seguridad de nuestra cuenta de Facebook después del ataque recibido.

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Hoy hablamos sobre las profesiones del futuro. De aquí a pocos años, el avance de la tecnología y la digitalización, provocarán que se pierdan muchos trabajos. A cambio van a aparecer muchos trabajos nuevos. El sector de la informática es muy prometedor.

Además, hablaremos de una aplicación de Big Data.

¿Hay trabajo para ti en el futuro? Averígualo.

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Programa en el que hablamos sobre IBM Watson Analytics aplicado a los políticos españoles. En este caso se trata de IBM Watson Analytics for Social Media y Pedro Sánchez. Esta fantástica herramienta de IBM nos permite realizar análisis sobre temas en concreto sin necesidad de tener un dataset. Por otro lado, Laura GL nos hablará sobre las medidas tomadas por la ministra para bajar el recibo de la luz, para pagar menos luz. ¿Serán efectivas?

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Hoy hablamos sobre la inteligencia artificial de Google. Sobre cómo es capaz de distinguir el contenido de nuestras imágenes y vídeos y poder ver qué cosas aparecen en ellos. En una primera experiencia no ha tratado de vender objetos de vídeo de youtube que hemos visto.

También comentamos nuestra opinión sobre la problemática en el sector del taxi con Uber y Cabify y cual puede ser su futuro. Un nuevo competidor llega al mercado...

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Presentación del podcast Brecha Digital. En este programa nos presentamos quienes somos, por un lado Carlos ZR y por otro Laura GL. Además de nuestras profesiones, en el campo tecnológico, somos alumnos de Big Data en la universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Nuestras vías de contacto son:

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