De caballero a diplomático, y de diplomático a estratega: la evolución del CDO

AI of Things    13 mayo, 2019

Para comprender una realidad compleja, es necesario observarla desde distintos puntos de vista. Por eso, Adolf Hernández, Director de Data & Analytics en everis, y Lluis Esteban, CDO de CaixaBank, ofrecieron una visión sobre la evolución del rol del CDO desde el punto de vista de la consultoría y del cliente.

Tal y como señaló Hernández,“hace 5 años podíamos hablar del CDO como el ‘caballero del dato’. Tenía que luchar por promover una correcta gobernanza y calidad del dato. No es que ahora esa batalla no se produzca”, subrayó, “sino que se ha ganado terreno y ahora la labor de pedagogía es mayor. Por eso, ahora podemos hablar de un CDO 2.0 o ‘diplomático del dato’ como mediador entre IT y negocio en un entorno marcado por una mayor regulación, más expectativas en cuanto a valor añadido proporcionado por los datos y con una falta de talento cualificado”. 

Asimismo, hubo tiempo para vislumbrar lo que podemos esperar el CDO 3.0, “si bien algunos de sus retos ya se están produciendo”, matiza Hernández. “El CDO 3.0 o ‘estratega del dato’ tiene como misión de llevar la cultura del dato a todos los rincones de la organización, que el dato esté detrás de toda decisión estratégica, mediante una gobernanza sólida, la implementación del data ethics y el despliegue de nuevas tecnologías”. 

Estamos transitando, por tanto, de un escenario de evangelización y divulgación a uno de negociación, para acabar llegando al centro de la toma de decisiones estratégicas dentro de la empresa. La evolución es patente, pero los retos, también. “Sin duda, hay muchas más compañías con CDO hoy que hace 5 años, pero en muchos casos, su figura no ha evolucionado lo suficiente. Muchos profesionales aún tienen un perfil marcadamente técnico propio del ‘caballero del dato’, que lucha por la calidad de la información y es impulsado o frenado en función de la necesidad de los proyectos”, concluyó Hernández.

Según Lluis Esteban, CDO de CaixaBank, “efectivamente, estamos afrontando nuevos retos más relacionados con negocio, y menos con tecnología: valor y monetización, regulación… Por ello, tenemos que cruzar la barrera del tecnicismo, ir más allá, dejando atrás silos de información y compartir y colaborar con un enfoque de producto. Dejar de hablar del dato de marketing o finanzas para hablar del dato a secas de la compañía. Fomentar el ímpetu creativo y despertar el interés de las distintas áreas de negocio para que aprendan a usar los datos”.

En este sentido, Esteban destacó que “el CEO debe preocuparse por saber de dónde proceden los insights que impulsan su negocio. Y, cuando se preocupe, debe contar con la seguridad de que los datos son de calidad. En otras palabras, debemos ser capaces de hacer ver a la alta dirección la aportación del CDO. Y, para ello, debemos promover los servicios que busquen proporcionar el máximo valor añadido posible. Parece obvio, pero aún es difícil de entender en España, si bien ya se tiene más curiosidad por el ROI y los KPI, los niveles de satisfacción y la eficiencia”.

Esteban señaló otro reto acuciante: “debemos repensar nuestras estructuras organizativas, algo de capital importancia en un contexto marcado por la falta de recursos y la dispersión de herramientas. Las empresas deben hablar un mismo lenguaje y tener clara la definición de los conceptos básicos”.

“La alta dirección debe preocuparse por saber de dónde proceden los insights que impulsan su negocio. Para ello, debemos promover los servicios que busquen proporcionar el máximo valor añadido posible”

Esta unificación de procesos y herramientas es especialmente importante si la empresa afronta problemas para encontrar y retener el talento. Para abordar este otro desafío, deben motivar a los empleados con proyectos interesantes, más allá de una retribución atractiva. 

Asimismo, tal y como apuntó Esteban, algunos de los retos del CDO 3.0 ya se están produciendo. “Por ejemplo, el desarrollo tecnológico está propiciando que ya no hablemos solo de visualización de información, sino de un consumo más amplio que puede pasar por la conversación y la búsqueda por voz. En resumidas cuentas, de lo que hablamos es de democratización de la información, y esto va a cambiar la manera en la que trabajamos, nos comunicamos y colaboramos”.

¿QUÉ LE ESPERA AL CDO EN LOS PRÓXIMOS AÑOS? (II)

Muchas empresas ya cuentan con un CDO, pero la mayoría aún no ha desarrollado prácticas consolidadas de gestión del dato. Si bien el número de Chief Data  Officers crece progresivamente, muchas organizaciones aún no relacionan el dato y su análisis como un elemento clave para el desempeño económico de la organización. Los datos aún no se reconocen de facto como un activo empresarial, pero se están comenzando a implementar estrategias de monetización, que serán más comunes a medida que las empresas comprendan la importancia de ser data driven.

Post escrito por el Club Chief Data Officer Spain

Vías de innovación en la era de la revolución digital

Andrés Macario    10 mayo, 2019

En el año 2016 entramos en la era “Zettabyte”, lo cual quiere decir que ese año se movió un zettabyte de datos en las redes globales bajo el protocolo de Internet IP. Esta cantidad equivale a un billón de gigabytes. En 2020 se prevé que habrá más de 20 mil millones de dispositivos conectados a Internet. Actualmente ya hay más de 4.000 millones de usuarios de Internet (más de la mitad de la población mundial), cifra que hasta hace poco estaba previsto que se alcanzara en el año 2020. Los estudiosos apuntan que la velocidad de crecimiento de los datos y las conexiones continuará su ritmo de crecimiento sobre una base de infraestructuras de banda ancha en expansión, favoreciendo el desarrollo de la economía e impulsando intensamente la innovación.

El aumento en el tráfico de datos no se produce porque sí, sino porque la conectividad es un aspecto irrenunciable por individuos, negocios y administraciones en la Cuarta Revolución Industrial. Con esta premisa, el Foro Económico Mundial (WEF – World Economic Forum) comenzó en 2001 a confeccionar el Informe Global sobre las Tecnologías de la Información, cuya última edición es del año 2016. La publicación no es cualquier cosa, porque valora 140 países, que suponen el 98 por ciento del PIB mundial, a partir de 14.000 encuestas a negocios. La investigación se concreta en el Índice de Preparación en Conectividad (NRI – Networked Readiness Index) que, como explico a continuación, es muy útil para saber en qué posición nos encontramos y por dónde debemos seguir trabajando.

Una nueva forma de innovar

La última edición publicada en el año 2016 se centró en la Innovación en la Economía Digital, dado que una de las revelaciones más importantes del estudio es que la innovación es una consecuencia inherente a la revolución digital, a la vez que un dinamizador de la economía digital. La innovación ya no puede medirse al modo tradicional, basándose en patentes. La tecnología digital permite un nuevo tipo de innovación sin apenas coste ni esfuerzo de investigación. Es el caso de la digitalización de productos y servicios existentes, o la comercialización de los mismos de forma gratuita a cambio de ingresos por publicidad, la creación de plataformas de negocio. Nos encontramos también con el fenómeno de la «uberización»o economía colaborativa y otros procesos como el crowdsourcing, que aprovechan la alta conectividad de la población para poner en contacto oferta y demanda. Una tendencia que, además de al sector del transporte, se está extendiendo a banca, entretenimiento y educación por el momento.

El alcance de la Cuarta Revolución Industrial, según reconoce el informe, es particularmente amplio y universal, porque parte de la combinación de tecnologías digitales con otras físicas y biológicas, de forma que está transformando el mundo a nuestro alrededor y el propio concepto que tenemos del ser humano. Las mentes de los directivos de todo el mundo se están centrando de forma creciente en la innovación, al percibir una mayor capacidad de innovar en sus empresas.

Además de la innovación tradicional, en productos y servicios, gana importancia la innovación en los modelos de negocio. Los países que destacan por el impacto de la innovación en la economía sobresalen también por la adopción de las tecnologías de la información en sus negocios. El resultado es que esta innovación basada en la tecnología supone una mayor presión para innovar, tanto para empresas tecnológicas como para las que no lo son. Atención, porque nos estamos adentrando en una suerte de círculo virtuoso que se explica de esta forma: Las tecnologías digitales están propiciando que el que lidera una tecnología se lleve la mayor parte del mercado. Llegar el primero importa, y esto es algo que se extiende cada vez a más sectores. La consecuencia de esta espiral tecnológica y de innovación es la necesidad de moverse con rapidez para entrar a competir con los mejores.

Aquí es donde entra en juego la paradoja de la economía digital: el consumidor demanda productos o servicios digitales a nivel global, pero se da la circunstancia de que son relativamente pocas las empresas que pueden cumplir con las expectativas de ese consumidor atrevido y transgresor. De hecho, está estancado el porcentaje de empresas que adopta y usa las tecnologías de la información. El mercado está creciendo, por lo que son las empresas las tienen que adoptar las tecnologías digitales para capturar la parte del mercado que les corresponde. La ley de mercado, basada en oferta y demanda, aumenta el atractivo de la economía digital. ¡Las oportunidades son muchas, pocas las empresas que se deciden a abordarlas!

Tecnología digital e innovación

Quiero insistir en este punto, porque la mayor particularidad del mundo digital es la tecnología como dinamizador de la innovación y esta, a su vez, impulsora de la nueva economía. Esto es algo que pone en el punto de mira el informe del Foro Económico Mundial. La tecnología digital afecta de forma directa a la innovación al incorporar nuevas tecnologías en herramientas, productos, procesos y modelos de negocio previamente existentes. Es un mecanismo que se aplica a lo largo de toda la cadena de valor, desde el diseño de los productos y servicios hasta su llegada al mercado.

La tecnología digital proporciona a las empresas una productividad marginal, al digitalizar productos existentes o facilitar nuevas formas de organizar la producción. Pero, además, existe una corriente de innovación a través de Internet que crece rápidamente por nuevos productos que no son físicos, sino digitales, compuestos por bits y, por tanto, no requieren un tiempo de fabricación ni almacenaje, ni conlleva problemas de logística. El informe del WEF señala varias vías en que las tecnologías digitales afectan directamente a la innovación.

Vías para la innovación

La primera vía consiste en aplicar las nuevas tecnologías a las herramientas de investigación, abaratándolas y permitiendo estudios que antes no se podían permitir algunas entidades. Además, permiten una inferencia más precisa al utilizar grandes cantidades de datos y posibilitar la colaboración a distancia de los investigadores y el crowdsourcing. La tecnología digital, en segundo lugar, permite el diseño de nuevos productos y servicios, así como la reingeniería de los sistemas de producción para conseguir ventajas en coste y calidad.

Quizá la vía más interesante sea la de innovación en los modelos de negocio, ya que la tecnología digital está permitiendo imaginar otros nuevos basándose en la red de personas y máquinas. Es fundamental para las empresas aprovechar las oportunidades de unir necesidades y públicos. Al poder reunir datos a través de la red, es posible crear sistemas que se optimizan basándose en el aprendizaje automático. Los costes de comunicación se reducen, por lo que, en la práctica, podemos acceder a mercados más grandes y mejorar la correspondencia entre necesidades y usuarios.

Las vías para la innovación también llegan a las pymes, que pueden beneficiarse de nuevos servicios online o en la nube, que les evita incurrir en costes fijos y les facilita desarrollar negocios escalables. El big data permite un mejor alineamiento de la oferta con las preferencias de los consumidores y una oportunidad para mejorar la calidad del servicio y la satisfacción del cliente. Las pymes también pueden encontrarse, sin embargo, con barreras, ya que la innovación por sí sola no es suficiente.

La economía digital hace que sea importante la escala de los negocios en términos de base de clientes. Existe un efecto en las redes que permite que quien se hace más grande rápidamente se quede con la mayor parte del pastel. Y también al tener más datos se puede optimizar el sistema automáticamente, para ajustarse cada vez mejor a las preferencias de los usuarios. De esta forma, el que lidera un mercado es el que fija los estándares para el resto.

Talento en la era digital: más «centauros» y sobre todo «sirenas» en WIDS 2019

Mercedes Núñez    10 mayo, 2019

Recientemente Telefónica anunciaba el lanzamiento de un programa de becas para mujeres en carreras tecnológicas. La necesidad de impulsar su presencia en el ámbito STEM y contribuir a contrarrestar la escasez de talento en la era digital me ha hecho recordar la última edición de Women in data science (WIDS 2019), que se celebró el pasado mes de marzo en Espacio Fundación Telefónica, con Carme Artigas como embajadora.

Durante su intervención en este “evento de ciencia protagonizado por mujeres”, como ella lo definió, pasó revista al estado del arte de la inteligencia artificial y mostró un escenario con asistentes personales mucho más avanzados (que entienden el lenguaje natural, ya no tienen voz metálica, y nos hacen dudar respecto a si estamos hablando con un bot o una persona) y en el que ni la creatividad se resiste ya a esta tecnología (GAN: Generative Adversarial Networks).

El panorama es, así, un tanto inquietante. Veíamos el ejemplo del robot presentador de la televisión china que asegura que “va a trabajar de manera incansable” o el impacto cada vez mayor de las deep fakes. Por ello es fundamental una inteligencia artificial ética, transparente, inclusiva, que permita igualdad de oportunidades y progreso económico y social. Que esto triunfe requiere confianza.

En este momento -explicó Carme- la batalla de la inteligencia artificial se libra entre China (48 por ciento) y Estados Unidos (38 por ciento). Europa no aparece y España ocupa el puesto 13 en la digitalización de Europa y el número 50 en el mundo… En el Viejo Continente a la cabeza de esta tecnología está Reino Unido.

Como en tantos otros, en este evento también se puso sobre la mesa la necesidad, ahora más que nunca, de la cualificación como una mezcla de conocimientos habilidades y actitudes, así como de un enfoque multidisciplinar y diverso.

Cristina Aranda, doctora en Linguística y experta en inteligencia artificial en Intelygenz, hizo hincapié en que “data is knowledge” (los datos son conocimiento). No hay que tener miedo a la inteligencia artificial porque “no va a ser algo con forma de calamar que llegue de otro planeta” y en sectores como eHealth ya están claras sus ventajas, sino a la estulticia humana, explicó con humor.

Por la presencia creciente de los algoritmos en nuestra vida “es importante que haya buena gente programando y que sepa de humanidades”. La cuestión es que no hay que temer a los robots asesinos, sino a nuestros prejuicios.

Cristina también se refirió a “los sesgos de los datos y su impacto en la inteligencia artificial” y al papel clave de los linguistas para evitarlos: la inteligencia lingüística de análisis inferencial es clave para detectar fake news, por ejemplo. También hay sesgos por fonosimbolismo, en las traducciones…

Pero ante ese lado “más oscuro”, hay proyectos como Big data for social good, que devuelven el valor del dato a la sociedad o el trabajo sobre el uso de la inteligencia artificial para interpretar llantos de bebé que vimos en el encuentro, de gran valor en el primer mes de vida para padres primerizos, con problemas auditivos o para una posible detección precoz de enfermedades.

Como en ediciones anteriores de Woman in data science, hubo dos mesas redondas. En esta ocasión una sobre “La inteligencia artificial, el futuro del trabajo y el talento en la era digital” y otra sobre el impacto disruptor de esta tecnología en la empresa. Esta segunda la dejaré para un próximo artículo.

Algunos de los mensajes más relevantes acerca del talento en la era digital fueron:

  • Estamos ante la reinvención, no ante la destrucción del trabajo. Miramos con recelo la inteligencia artificial en sus albores pero la automatización es generadora de empleo: los robots necesitan humanos y proporcionan grandes beneficios. Se trata de mejorar nuestras habilidades y aprender a cooperar con ellos.
  • Existe una “escasez de talento” en la era digital que va en aumento (26 por ciento en España y 40 por ciento en las grandes empresas). Para hacer las cosas de manera distinta son necesarias nuevas herramientas para otros modelos de aprendizaje (itinerarios modulares y personalizados). Igual que en Spotify se compran canciones sueltas, se dijo, en la formación en este momento se trata de ir asumiendo las competencias necesarias, no de enfrascarse en cursos-lotes.

-El aprendizaje continuo va a ser ya así para siempre. Se dio el dato de que el 70 por ciento del aprendizaje ya se produce en el trabajo y es proactivo.

-Las compañías demandan talento híbrido: “centauros” y “sirenas”, capaces de hablar marketing y estadísticas. Las conocimientos técnicas solo no bastan, también son necesarias las capacidades sociales y humanas: hacerse preguntas, el pensamiento crítico, comunicar bien, la creatividad… Una compañera ya se refirió en este blog a las capacidades STEM de las mujeres; en este foro se dijo que en estas nuevas demandas son aún mejores. Pero no se trata de entrar en una guerra de géneros, sino de perderle el miedo a las matemáticas porque son, como dijo Galileo, el lenguaje del universo y, a la vez, de potenciar lo mejor de nuestra condición humana porque eso nos hará fuertes en el nuevo escenario digital.

-Debe imponerse también otro modelo de trabajo (digital workplace). Se abre paso un nuevo modelo de organización que prima la eficiencia y la experiencia de empleado, no el presencialismo.

-Todo esto pasa también por un cambio en el estilo de liderazgo, que debe ser más inclusivo en todos los aspectos. Para las compañías resulta vital identificar a los expertos y retenerlos, convencerlos y emocionarlos para que estén con ellas. Se deben gestionar las expectativas de las personas (mantener conversaciones de carrera, impulsar el liderazgo de mujeres, aplicar las TIC para facilitar trabajo y conciliación…).

Imagen: Erica Minton

Concienciación de seguridad en los empleados: campañas de phishing

Nacho Brihuega    9 mayo, 2019

Una de las herramientas más utilizadas para comprobar la concienciación de los empleados de una compañía son las campañas de phishing. Como ya sabéis las campañas clásicas de phishing se basan en el envío masivo de emails a una muestra de posibles víctimas, en donde se invita al receptor a pulsar en el enlace que llevará a una web visualmente idéntica que pedirá las credenciales de acceso al usuario o cualquier otra información interesante.

En función de la orientación que se quiera aplicar al phishing, se puede clasificar en Spear–phishing, que a diferencia del clásico, va dirigido a 10-15 víctimas concretas o VIP, para los cuáles se realiza un estudio previo para identificar posibles hobbies en busca de un gancho el cual pueda ser más receptiva para la víctima. Por ejemplo, si sabemos que un directivo es aficionado del Real Madrid de baloncesto, un posible cebo podría ser la invitación VIP a un partido de la Euroliga.

El objetivo de esta entrada es explicar un posible proceso que pueden seguir los phishers para realizar estas campañas con objeto de conocerlo, concienciarnos y saber cómo defendernos ante ellos. Ya sabéis, conoce a tu enemigo… A continuación, se explica un posible proceso para la búsqueda de correos de una compañía

Nuestros mejores amigos para estos casos son los buscadores que recopilan información indexada de cuentas de correo de las principales páginas o de redes sociales como Twitter o Linkedin.

Adicionalmente, existen varios servicios online que facilitan estas búsquedas como hunter.io:

Así como herramientas que automatizan este proceso. A continuación, se muestran algunas que podrían emplearse:

  • Infoga: obtención de cuentas de correo a través de buscadores.
  • Pyhunter: automatización del servicio de hunter.io a través de la API gratuita.

Al final requiere analizar la información obtenida con diferentes herramientas empleadas, descartando resultados duplicados y falsos positivos, para obtener una muestra de calidad.
Una vez obtenida la muestra, el siguiente paso es proponer diferentes propuestas para la campaña de phishing. El cebo o gancho en muchas ocasiones puede ser la diferencia del éxito de un phishing, es decir, viene a ser la diferencia de que el receptor le llame la atención y entre a mirarlo o, en cambio, que pasé de él e incluso lo elimine. Entre los cebos a utilizar suelen predominar:

  • Participación en sorteos.
  • Encuestas informativas.
  • Promociones o descuentos por traer a familiares o amigos.

A continuación, se selecciona el nombre del dominio de la página del phishing. En función de la complejidad, se pueden aplicar técnicas de typosquating. El typosquating es la técnica que se basa en errores tipográficos que pueden darse al escribir un dominio, es decir, equivocarse al teclear por la cercanía de las teclas y poner “i” en lugar “de una “o”. También, se puede dar en la aparición de dos palabras repetidas (por ejemplo dos “i” sucesivas) o bien intercambiar caracteres que podrían ser parecidos como la sustitución de una “o” por un “0”. Directamente, para campañas de mayor complejidad se pueden crear dominios junto con un keyword del gancho de la campaña, por ejemplo: «clientedescuentos.com». Si se aplica esta última opción, se recomienda añadir primero el nombre del cliente, pues ya sabemos que muchas veces todos nos fijamos al comienzo del nombre del dominio sin leerlo entero.

Desde el equipo de hacking de ElevenPaths SSPP, realizamos estas campañas orientadas a concienciación para saber si los posibles empleados caen en las mismas. Para llevar a cabo la monitorización de la campaña, seleccionamos una solución Open Source, la cual hemos aplicado un desarrollo propio customizado para que se adapte a nuestras necesidades.  En la siguiente imagen, se puede identificar el dashboard de una campaña:

Donde:

  • Verde son los correos enviados.
  • Amarillo son los correos abiertos.
  • Naranja son los correos leídos.
  • Rojo son los empleados que han introducido sus credenciales (identificador de usuario).

Una vez finalizamos las campañas de concienciación, facilitamos los fallos voluntarios y los detalles que deberían haber identificados las víctimas para detectar que no es un correo legítimo, sino que se trata de una campaña de ingeniería social. Asimismo, se recomienda proponer a las víctimas de la campaña que participen en formaciones para consolidan estos conocimientos y no vuelvan a caer.

Existen diferentes frameworks Open Source que se pueden utilizar para esta función como Gophish o Phishing-frenzy.

Finalmente, en los últimos meses muchos fabricantes están facilitando una serie de soluciones que “automatizan” las campañas de phishing.  Estas plataformas facilitan una interfaz web muy fácil de usar e intuitiva donde incluir el texto, el remitente del correo, entre otras cosas. Además, cuentan con plantillas predeterminadas de posibles phishing de Netflix, Amazon o Correos, por nombrar algunas de ellas.
Hemos tenido la ocasión de testear alguna de ellas y nos gustaría aportar nuestra humilde opinión. 

Ventajas:

  • No requieren de un perfil completamente técnico para gestionar la plataforma.
  • Fácil realización de campañas prediseñadas.
  • Automatización para enviar correos de formación a las víctimas.
  • Monitorización en vivo de la evolución de la campaña.

Desventajas:

  • Muchas de ellas emplean subdominios del dominio principal de la plataforma, lo que impide crear dominios propios con el nombre del cliente.
  • La mayoría no permiten insertar código HTML ni JavaScript, solamente el texto del correo, lo que impide crear desarrollos adhoc según las necesidades.
  • Problemas para emplear el SMTP de la plataforma. No posibilitan SMTP Relay.
  • En general no son personalizables.

¿Estas plataformas son útiles? Por supuesto, pero en función de las necesidades del cliente pueden ser muy poco flexibles. Si se deseen lanzar campañas de complejidad baja, poco personalizables y frecuentes son perfectas, pero sí lo que se busca es cuidar todos los detalles, que sea totalmente personalizable y poder tener el control absoluto, no son recomendables.

Sí se puede aplicar una solución híbrida entre ambas, las plataformas automatizadas para campañas frecuentes de complejidad baja, mientras las campañas manuales para las más dirigidas y personalizadas.
En nuestra opinión, los pequeños y cuidados detalles en las campañas de phishing son lo que pueden suponer que la campaña tenga éxito y para eso requiere que se le dé cariño y se puedan personalizar todos los detalles.

Text summarization: Conoce cómo funciona la generación automática de resúmenes

Carlos Rodríguez Abellán    9 mayo, 2019

El hecho de que cada vez más personas estemos conectadas a Internet y que, además, generemos más y más contenido hace que el análisis o estudio de la información alojada en la red sea una tarea inabordable. Una gran cantidad de esta información se trata de textos como, por ejemplo, noticias, artículos de opinión, documentos científicos, reviews de artículos, etc.

El Procesado de Lenguaje Natural (PLN, o NLP por sus siglas en inglés) es la rama dentro del ámbito de las ciencias de la computación, la lingüística y la inteligencia artificial que se encarga del estudio y desarrollo de técnicas que permitan a los ordenadores entender y procesar el lenguaje humano.

En concreto, Text Summarization o Automatic Summarization (Resumen Automático en español) es la técnica mediante la cual podemos sintetizar fragmentos largos de texto en fragmentos de textos más cortos que contengan únicamente aquella información que es relevante. Gracias a esto podemos diseñar y desarrollar modelos que nos ayuden a condensar y presentar la información ahorrándonos tiempo de lectura y maximizando la cantidad de información por palabra.

Modelos de text summarization ampliamente utilizados

En función de como se realice el resumen podemos distinguir dos estrategias:

  • Extracción: Consiste en identificar y extraer directamente del documento original entidades relevantes sin someterlas a ningún tipo de modificación. Dichas entidades pueden ser palabras o frases. El caso más sencillo sería utilizar las palabras como etiquetas para, posteriormente, clasificar un determinado documento. La detección de estas keywords puede realizarse buscando en el documento una serie de palabras establecidas a priori como relevantes o, por ejemplo, mediante un modelo (Latent Dirichlet Allocation [3], o LDA, permite detectar los temas o topics predominantes en un determinado corpus, o conjunto de documentos). 

Mediante este método el resumen automático de un documento se realiza mediante la combinación estas palabras y/o frases en estructuras más complejas pero sin realizar ninguna modificación en el texto extraído.

  • Abstracción: Esta técnica, además de detectar las entidades más relevantes en el documento, es capaz de generar texto a partir de dichas entidades. Dicha paráfrasis ha de realizarse con algún modelo de generación de lenguajes naturales (GLN, o NLG por sus siglas en inglés) por lo que la complejidad de este método es mayor comparada a la anterior.

Ejemplo:

Texto original: «El principito arrancó también con un poco de melancolía los últimos brotes debaobabs. Creía que no iba a volver nunca.»

Ejemplo de extracción: «El principito arrancó los brotes. No iba a volver.»

Ejemplo de abstracción:«Creyendo que no volvería el principito arrancó los brotes con melancolía. volvería.»

Por otra parte, en función de la escala a la que se realicen los resúmenes podemos distinguir entre:

  • Un documento: El resumen se realiza sobre un único documento. Dicho documento puede ser un artículo, una noticia, un report, un email, etc.
  • Varios documentos. El objetivo es el mismo que en el caso anterior pero incluyendo información de todos los documentos. También puede ser parte de la tarea agrupar los documentos en clusters de documentos que compartan similitudes entre ellos.

Como comentábamos, existen diferentes maneras de desarrollar un modelo de text summarization en función, principalmente, del objetivo, de los datos disponibles y del tipo de resumen que queramos obtener con dicho modelo.

En siguientes posts hablaremos de algunos de estos métodos presentando distintos escenarios con algunas posibles soluciones.

Referencias

[1] https://www.domo.com/solution/data-never-sleeps-6

[2] https://www.sciencedaily.com/releases/2013/05/130522085217.htm

[3] http://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf

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WiFi4EU: la respuesta a la brecha digital está en el aire

Roberto Lara    9 mayo, 2019

El gran Bob Dylan ya cantó que las respuestas a muchas preguntas que podemos hacernos están flotando en el viento (”Blowing in the wind”). Aunque el tema es de 1963, encaja a la perfección para algo que casi todos hacemos hoy en día cuando utilizamos nuestros dispositivos móviles para comunicarnos, buscar información o realizar compras en Internet, gracias a la conectividad inalámbrica. La tecnología WiFi (“en el aire”) es una de las más utilizadas para navegar en la red de redes. WiFi4EU es aún más relevante.

Ya nadie duda de que Internet es uno de los grandes motores de la Sociedad de la Información y que, si bien está ampliamente extendido, aún no resulta accesible para todos. Según datos de Eurostat  sobre acceso a Internet en Europa en 2017:

  • El porcentaje de hogares de la Unión Europea (EU-28) con acceso a Internet se había incrementado hasta el 87 por ciento, 32 puntos porcentuales más que una década antes.
  • El acceso a Internet de banda ancha fue utilizado por el 85 por ciento del conjunto de hogares en la EU-28 en 2017, lo que aproximadamente duplicaba el porcentaje registrado en 2007 (el 42 por ciento).
  • En 2017 la proporción de personas en la EU-28 de entre 16 y 74 años que pidieron o compraron bienes y servicios para uso privado a través de Internet fue del 57 por ciento.

Si nos fijamos en España, los datos reflejan un 83 por ciento de hogares con acceso a Internet frente a la media europea del 87 por ciento de hogares conectados.

Son porcentajes altos pero ¿suficientes?

“Da igual dónde vivas o cuanto ganes: todos tenemos que beneficiarnos de la conectividad”: así resumía el presidente de la Comisión Europea, Jean-Claude Juncker, el espíritu de WiFi4EU. Esta iniciativa trata de mejorar la vida de los europeos a través de la tecnología, con una navegación en Internet de alta calidad: rápida, estable, segura y gratuita.

Y es que la mejora de la conectividad de los ciudadanos es uno de los objetivos prioritarios para los próximos años en el ámbito de la Unión Europea y, para ello, ya está en marcha un conjunto de medidas con el fin de extender las posibilidades y la calidad de acceso a Internet.

La primera convocatoria de WiFi4EU, el 7 de noviembre de 2018, resultó bastante satisfactoria. Más de 13.000 municipios europeos solicitaron la subvención y se concedieron 2.800 bonos. En España resultaron beneficiarios de la ayuda más de 200 municipios repartidos por todo el territorio y ahora disponen de un periodo de 18 meses para el despliegue de la red WiFi y cumplir con los requisitos del programa WiFi4EU.

El pasado 4 de abril, continuando con las siguientes fases de la iniciativa, la UE publicó la segunda convocatoria para las ayudas a municipios con una dotación de 51 millones de euros que se distribuirán en 3.400 bonos de 15.000 euros cada uno.

Pero no olvidemos los atributos que se exigen a las redes WiFi4EU: han de ser rápidas, estables y seguras. El acceso a Internet disponible será importante, pero también la red WiFi que se despliegue, a la que se conectarán los dispositivos de los ciudadanos o visitantes. A esto último es a lo que deberá realmente emplearse el bono de la subvención. Para cumplir con los atributos solicitados, la red WiFi debe tener elementos como:

  • Antenas WiFi de última generación, con un rendimiento adecuado ante concurrencia de usuarios conectados y diseñadas para espacios exteriores si es el caso.
  • Gestión centralizada y simple de la red, con una herramienta software que permita realizar un despliegue sencillo, obtener una monitorización en tiempo real y mantenimiento remoto para conseguir su estabilidad y la conectividad esperada a lo largo del tiempo.
  • Acceso controlado y seguro, que cumpla con los requisitos de normativa de seguridad y protección de datos vigentes en cada momento.

Telefónica cree firmemente que una de las vías más importantes para reducir la brecha digital es mejorar la conectividad de las personas. Por ello, para acompañar a sus clientes en la ejecución de la iniciativa WiFi4EU, Telefónica Empresas dispone de soluciones completas que garantizan un despliegue rápido y simplifican la gestión de redes WiFi con acceso a Internet. Esto impulsará la Sociedad de la Información y las condiciones idóneas para una economía moderna y competitiva.

Recordemos, como ya apuntaba el Nobel de Minnesota que la respuesta está flotando en el viento: “The answer, my friend, is blowin’ in the wind …»

Imagen: Luke McKernan

Guía básica para posicionar tu negocio en Google

Edith Gómez    9 mayo, 2019

Llevas un tiempo con tu negocio, pero no recibes visitas, comentarios y mucho menos ventas. Es normal que pienses que algo va mal.

Pero antes de obsesionarte y castigarte con que tu producto no es bueno, piensa en algo más simple: ¿estás visible en Internet? Seguramente esta sea la razón por la que nadie puede encontrarte.

Cada vez hay más páginas en Internet y más competencia, y solo hay diez posiciones para salir en la primera página de Google. Sin embargo, esto no significa que sea imposible aparecer en esa primera página. De hecho, la mayoría lanza sus proyectos sin entender cómo funciona el buscador de Google.

Así que si quieres diferenciarte y empezar a posicionar tu negocio en Google, presta atención a esta guía básica que te ayudará a ganar visibilidad sin necesidad de ser un experto.

Seis pasos para subir posiciones en Google

1. Haz una búsqueda de palabras clave

Es importante que sepas desde el minuto cero qué términos utilizan tus usuarios al hacer una búsqueda en Google sobre un tema relacionado con tu negocio; porque así atraerás más tráfico a tu sitio web. Si obvias este paso, tu web caerá en picado.

Por tanto, para realizar esta búsqueda debes:

  • Investigar las palabras clave que utilizarías poniéndote en el lugar de tus usuarios, las que utilizan tus competidores, las que sugiere Google en la parte final del buscador (búsquedas relacionadas) y utilizar el planificador de palabras clave de Adwords.
  • Analizar el volumen de búsquedas: se recomienda no utilizar keywords con mucha competencia, porque será muy complicado posicionarte en la primera página de Google. Así que elige palabras clave con poca competencia y long tails (es decir, los términos específicos que utilizan los usuarios en el buscador). Por ejemplo, en lugar de “zapatillas”, emplea “zapatillas negras Nike mujer”.
  • Seleccionar un término adecuado: para ello, debe haber una armonía entre relevancia alta, volumen alto de búsquedas y competencia baja.

2. Crea contenidos naturales pensando en Google

Los contenidos son los que te ayudarán a posicionarte. A Google le gusta que las páginas contengan información valiosa y cuanto más útil resulte al usuario, más puntos obtendrás.

Por eso, los contenidos deben cumplir con una doble función: deben redactarse pensando en el usuario para resolver sus problemas y necesidades, pero también hay que pensar en Google e incluir keywords de la forma más natural posible.

Por tanto, los contenidos deben cumplir la función de informar, entretener y educar. Y estos  deben ser interesantes para los lectores, fáciles de leer (utilizar frases cortas, subtítulos, negritas, imágenes y otros recursos visuales) y de compartir (en las redes sociales).

3. Optimiza tus páginas

Toda esta teoría está muy bien. Pero, ¿cómo exprimir al máximo las keywords y no parecer un robot? Estos consejos te ayudarán a posicionarte mejor en Google:

  • Densidad de palabras clave: inclúyelas en los H1, H2, H3…, en la parte inicial del artículo, en la conclusión y en la URL. Y no utilices más de un 5,5 %, porque Google entenderá esto como spam.
  • Adapta la palabra clave al tono de tu marca: si tu keyword es “comprar camisetas Nike”, esto puede sonar poco natural. En cambio, esto suena mucho mejor: “desde nuestra tienda online podrás comprar camisetas Nike y te llevarás un 5 % de descuento”.
  • Crea títulos con gancho y coloca la palabra clave lo más a la izquierda posible que puedas. Por ejemplo, en el título «Marketing de contenidos: 5 consejos para crear la estrategia perfecta»; la keyword es “marketing de contenidos”.
  • Completa las metadescripciones: son muy importantes para que los usuarios hagan clic y entren a leer el artículo. Sé creativo sobre todo en la descripción.

4. Facilita la indexación de todas las páginas

Pónselo fácil a Google para que indexe tu web. Normalmente Google rastrea el contenido pasando de un enlace interno a otro.  Así que si quieres ayudarle a indexar todo tu contenido, ten en cuenta lo siguiente:

  • Incluye enlaces internos (crea un menú con subcategorías) en los contenidos.
  • Actualiza contenidos a diario, así Google pasará con más frecuencia a rastrear tu página. Y tus nuevos contenidos se indexarán en poco tiempo.
  • Crea sitemaps.xml. En WordPress hay un plugin que lo crea de forma automática, XML Sitemap.
  • Utiliza robots.txt para comunicar a Google cuáles son las URL que quieres mostrarle y cuáles no.

5. Ofrece una buena experiencia al usuario

Además de ofrecer un buen contenido al usuario, Google valora que el usuario pueda navegar fácilmente e intuitivamente por la web. Y para ello es necesario que:

  • La velocidad de carga sea rápida.
  • La web esté optimizada para móviles.
  • El menú sea intuitivo y la pestaña de «Contacto» esté visible.
  • El color del sitio esté en armonía con la identidad corporativa y sea agradable al lector.
  • La tipografía sea legible.

6. Aumenta tu autoridad de tu sitio

Para posicionar un sitio web, Google prioriza a aquellas páginas que son relevantes por los contenidos que ofrecen y por su popularidad. Esto último se mide a través de las menciones que otras páginas te hacen mediante enlaces.

En otras palabras, una web es más popular que otra si recibe enlaces de otra página, ya que Google ve esto como una recomendación. Por eso, una estrategia de link building puede ayudarte a ganar autoridad y popularidad.

Crea relaciones con otros blogueros del sector, ofréceles artículos invitados en sus páginas o invítales a que participen en la tuya. Así ellos lo compartirán en sus redes y atraerás tráfico.

¿Qué estrategia te está funcionando a ti para subir posiciones en Google?, ¿incluirías algún consejo extra a esta lista?

El blog Con Tu Negocio se integra en la nueva plataforma Think Big Empresas

Alicia Díaz Sánchez    8 mayo, 2019

En tiempos de transformación digital, el blog Con Tu Negocio no podía quedarse atrás. Por ello, cambia de diseño y de URL y pasa a formar parte de un proyecto aún mayor: Think Big Empresas, que se lanzará la próxima semana.

Tras más de ocho años en la Red, Con Tu Negocio -que nació con el objetivo de acercarse más a las empresas españolas, con información sobre todo aquello que les preocupa: impuestos, presencia en redes sociales, vías de financiación, mejores soluciones tecnológicas, etc.- se integra ahora en el sitio web Think Big Empresas, en el que podrás encontrar contenidos específicamente dirigidos a pequeños negocios, empresas y administraciones públicas.

Desde sus inicios, el blog no ha dejado de cambiar y de adaptarse a la transformación digital que lo envuelve todo, con formatos diferentes, nuevos contenidos, más colaboradores de prestigio y siempre teniendo como fin último a nuestros lectores, sin los cuales este proyecto no podría haber llegado al punto actual: ser un referente en el ámbito de las pequeñas empresas y autónomos, y superar el millón y medio de visitas anuales en 2018.

Más contenidos de valor

En este nuevo site, que reunirá contenidos de valor de diferentes áreas de referencia en Telefónica, mantendremos los contenidos actuales y potenciaremos todos aquellos que demanda nuestra audiencia, eso sí, con un diseño más innovador y accesible, con la posibilidad de navegar de unos contenidos a otros sin necesidad de acceder a diferentes URL y, por tanto, sin salir de nuestro sitio web, es decir, tendrás toda la información que necesita tu empresa a un solo clic:

  • Gestión comercial
  • Marketing y comunicación
  • Fiscalidad y financiación
  • Redes sociales, innovación, recursos humanos
  • Aplicaciones y dispositivos
  • Big data
  • Internet de las Cosas
  • Cloud
  • Seguridad…

Nuestras redes sociales

En línea con el nuevo blog, también hemos cambiado el nombre de nuestras redes sociales. Desde hace unos días puedes encontrarnos en las siguientes páginas y usuarios:

Twitter:       @TE_pymes

Facebook:   Telefónica Empresas España

YouTube:    Telefónica Empresas pymes

Instagram: Telefónica Empresas España

Ha llegado el momento de transformarse: nace Think Big Empresas

Equipo Editorial    8 mayo, 2019

Igual que la energía no se crea ni se destruye, A un clic de las TIC se transforma. Como dice el banner que publicábamos recientemente: Nos mudamos a un sitio nuevo. En realidad este blog, que fue el primero de Telefónica hace ya casi diez años, ha sido como un junco desde su nacimiento. Dedicado a las TIC y la innovación no podíamos tener una visión inmovilista.

En todo este tiempo han ido creciendo los colaboradores de este proyecto colaborativo -hecho exclusivamente por empleados expertos que se han ido adhiriendo a él de forma voluntaria- y también nuestros lectores. Ha sido un hervidero de ideas y de ganas y, gracias a eso, hemos conseguido algún que otro premio externo y el reconocimiento interno de “Gente de valor” pero, sin duda, lo más gratificante han sido los vínculos construidos con vosotros, nuestros lectores.

Como ya os contábamos, estrenamos 2019 con una nueva marca: Telefónica Empresas que aúna las fortalezas necesarias para acompañar a empresas y administraciones públicas en su transformación digital. En el proyecto se embarcan diversas unidades de negocio de la compañía como Eleven Paths, LUCA, onthespot o Wayra y engloba todas las capacidades, soluciones y servicios relacionados con conectividad, cloud, seguridad, big data, IoT y digital workplace, así como alianzas con los grandes del mercado como Amazon, Google, Microsoft o Cisco.

Llega también el momento de un punto de inflexión en comunicación. El plan es sencillo y potente: simplificado, como toca, para tratar de contribuir a que esa transformación tan necesaria vaya más deprisa. Nace un punto de acceso único: Think Big Empresas.

Próximamente nos encontrareis en este nuevo espacio, formando parte de algo más grande, desde el que seguiremos haciendo el mismo marketing de contenidos, de contenidos de valor para vosotros. Seguiremos estando ahí con historias de cambio cultural de empleados, las claves para una mejor experiencia de cliente. innovación abierta de grandes compañías con startups, nuevos modelos de negocio, informes llevados a vuestro día a día y las claves de los eventos que os atañen en formatos que os resulten atractivos y cercanos y con el tono en el que nos hemos entendido en todo este tiempo.

En la era de la infoxicación nuestro objetivo es seguir siendo una apuesta segura porque contamos con la visión experta sobre los temas que os interesan y la pasión necesaria para formar parte de vuestras conversaciones.

Para eso damos ahora este paso, como continuación de un proceso de transformación que ya iniciamos hace unos días con el cambio de nombre de nuestras redes sociales. Ahora nos podéis encontrar en:

Twitter: @TE_GranEmpresa

Youtube: Telefónica Grandes Empresas

Instagram: Telefónica Empresas España

LinkedIn: Telefónica

 

Imagen: geralt

Cómo detectar Fake News con Machine Learning

Enrique Blanco    8 mayo, 2019

Las redes sociales han cambiado drásticamente la forma en que las noticias son generadas, difundidas y consumidas por la sociedad, abriendo oportunidades imprevistas, pero también creando desafíos complejos. Las redes sociales, diarios digitales, si bien son fuentes muy importantes de información, permiten la generación de información altamente sesgada, así como facilitar la rápida difusión de la misma. Haciendo un uso fraudulento de las mismas, se pueden generar con facilidad campañas de información no legítimas que pueden afectar la credibilidad de todo el ecosistema de noticias.

Una característica única de las noticias en las redes sociales es que cualquier persona puede registrarse como editor de noticias sin ningún tipo de restricción (por ejemplo, cualquiera puede crear una página de Facebook que diga ser un periódico o una organización de medios de comunicación). En consecuencia, muchos medios digitales tradicionales están migrando cada vez más a las redes sociales. Junto con esta transición, no es sorprendente que haya una creciente preocupación acerca de los editores de noticias «falsos» que publican noticias «falsas», y que a menudo las difunden ampliamente utilizando seguidores «falsos». Como la extensa difusión de noticias falsas puede tener un impacto negativo grave en los individuos y en la sociedad, la falta de estrategias de verificación de hechos escalables es especialmente preocupante.

No es sorprendente que los esfuerzos de investigación recientes se dediquen no sólo a comprender mejor este fenómeno, sino también a automatizar la detección de noticias falsas o Fake News. Si bien un enfoque totalmente automatizado para el problema de las noticias falsas puede ser bastante controvertido y aún está abierto para el debate. Una pregunta pertinente que nos podemos hacer es:

¿Cuál es el rendimiento de la predicción de los enfoques y funciones actuales para la detección automática de noticias falsas?

La mayoría de los esfuerzos existentes en este espacio son trabajos simultáneos, que identifican patrones recurrentes en noticias falsas después de que ya se hayan difundido, o proponen nuevas características para los motores de clasificación.

Por lo tanto, es difícil evaluar el potencial que tienen los modelos supervisados entrenados a partir de las características propuestas en estudios recientes para detectar noticias falsas. En este artículo examinamos brevemente dos servicios que, haciendo uso de clasificadores de aprendizaje supervisado, nos permitirán clasificar la naturaleza del contenido digital que consumimos.

Qué son las fake news en 2 minutos


¿Qué técnicas de Machine Learning se utilizan para detectar fake news?


Cuando se comienzan a investigar las noticias falsas, podemos observar que hay muchas categorías diferentes en las que clasificar la información no verídica. Hay artículos que son descaradamente falsos, artículos que brindan un evento verídico pero que luego hacen algunas interpretaciones falsas, artículos que se pueden clasificar como pseudocientíficos, artículos que en realidad lo son sólo de opinión disfrazados de noticias, artículos satíricos y artículos que consisten principalmente en tuits y citas de otras personas. Es decir, pueden ser clasificados como «sátira«, «falso«, «engañoso«, “clickbait”, etc.

La detección de noticias falsas es un problema de aprendizaje supervisado donde se aplican técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). En este caso nos encontramos con contenido web que puede obtenerse mediante web scrapping, y a cada noticia se la puede etiquetar en base a tantos criterios como se desee. Una de las condiciones para que los clasificadores de noticias falsas logren un buen desempeño es tener suficientes datos etiquetados. Sin embargo, obtener etiquetas en las que confiar requiere mucho tiempo y trabajo de catalogación. Por lo tanto, los métodos semi-supervisados y no supervisados también se pueden utilizar para la agrupación de noticias en una primera aproximación exploratoria.


Figura 1. Identificación de Fake News mediante clasificadores (paradigma supervisado)

Existen diversos servicios para la detección de Fake News basados en:
  • Verificación de dominios de origen como fuente legítima o poco sesgada;
  • Análisis de patrones en el contenido de la noticia;
  • Búsqueda de keywords para mejorar la búsqueda, categorización y manejo de información;
Los modelos de clasificación más utilizados en la detección de noticias falsas son Support Vector Machine (SVM) y Naive Bayes Classifier (NBC). También se utilizan la Regresión Logística (LR) y los modelos basados Árboles de Decisiones.

El Deep Learning también tiene cabida. Muchos tipos de modelos de redes neuronales, como los perceptrones multicapa, también funcionan para la detección de noticias falsas. Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son muy populares en el procesamiento de lenguaje natural, especialmente en la memoria a largo plazo a largo plazo; Long Short Term Memory (LSTM).


Un pequeño experimento del Departamento Ideas Locas


En el Departamento de Ideas Locas queríamos ver si era sencillo protegernos de este tipo de noticias, por lo que nos pusimos a investigar.  Se encontraron dos servicios elegidos para el procesado y clasificación de noticias: Robinho y Fakebox, tras lo cual generamos un breve script en Python que realizaba scrapping de una página web. Facilitada la url, el script obtenía todo el texto de la página.

A continuación, se describen brevemente los dos servicios sobre los que nuestro programa trabaja:

Robinho 

El detector de Fake News de Robinho permite detectar y señalar Fake News, Click Baits y noticias extremadamente sesgadas. Hay varias formas de usar este detector de Fake News:

  • Instalando la extensión para Chrome o Firefox, esto verifica las noticias desde el feed de Twitter y Facebook;
  • Hablando directamente con Robinho en Telegram;
  • Haciendo llamada a su JSON API, que es lo de que se ha hecho uso para el presente artículo.

Fakebox

Fakebox analiza artículos de noticias para evaluar si es probable que estas sean reales o no. Al observar una variedad de aspectos disponibles de un artículo (título, contenido y url) utilizando modelos de aprendizaje automático integrados, Fakebox puede identificar con éxito noticias falsas con una precisión superior al 95%. El servicio comprueba los siguientes aspectos de un artículo:
  • Título: los títulos pueden ser clickbait o sesgados;
  • Contenido: el contenido textual de un artículo se puede analizar para determinar si está escrito como una noticia real o no;
  • Nombre de dominio: algunos dominios son conocidos por alojar ciertos tipos de contenido, Fakebox conoce los sitios más populares al respecto.
Para hacer uso de este servicio es necesario tener Docker instalado en tu equipo.

Figura 2. Instrucciones para hacer uso de Fakebox.

Abajo se incluye el script en Python que nos permite obtener una respuesta de ambos servicios a una url facilitada como argumento.



Como puede observarse, el script es muy sencillo, no sólo en su implementación sino en su uso. Haciendo un GET y POST al siguiente diccionario de urls:

url_main_dict = {
‘robinho’: ‘https://robinho.fakenewsdetector.org/predict’,
‘fakebox’: ‘http://localhost:8080/fakebox/check’
}

Facilitando los siguientes parámetros como llamada:

params = dict(
           url=url,
           content=parrafos,
           title=title
)


Se puede obtener el resultado de ambos servicios en formato JSON para acceder fácilmente a los datos. A continuación, tenéis un breve vídeo que muestra cómo funciona el script con tres noticias diferentes, así como el resultado que arroja para cada url facilitada.



Si estáis interesados en probar este simple script, podéis descargarlo desde el siguiente repositorio de Github a través del siguiente comando:


Las instrucciones para poder usar este repositorio están indicadas en el fichero README.md. Como podéis ver, fabricarse herramientas sencillas basadas en Inteligencia Artificial para protegernos de contenidos no legítimos es muy sencillo con unas mínimas bases de programación.

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