Mes: julio 2017

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El Marketing no cierra por vacaciones

Llegan las vacaciones, la mayoría cierra el ordenador y aprovecha para descansar o viajar. Sin embargo, son muchas las empresas cuyos departamentos de Marketing están a pleno rendimiento estos días.

El periodo estival es clave para diversos sectores relacionados principalmente con el ocio y el turismo, como las agencias de viajes, compañías aéreas, bares, restaurantes, hoteles, casas de alquiler, tiendas de moda, etc.

El estudio del Observatorio Cetelem sobre la intención de gasto de los españoles este verano detalla cuáles son las actividades más apreciadas por los españoles durante las vacaciones.

Como primera opción, un 57% de los encuestados elige comer en restaurantes (6 puntos más que en 2016), ir de compras ocupa el segundo puesto y es la actividad favorita del 45% (5 puntos más que en 2016). Asimismo, un 41% se decanta por el turismo nacional alojándose en hoteles o apartamentos (1 punto más que en 2016) y realizar visitas culturales es la actividad escogida por el 30%.

En cuanto al presupuesto destinado a las vacaciones, los españoles nos mostramos cautos. El 51,1% piensa gastarse lo mismo que el año pasado e, incluso, un 27% asegura que el desembolso estos días será inferior. El 21,8% restante, considera gastar más, aumentando este porcentaje en 2,3 puntos porcentuales en relación con 2016. El gasto medio previsto por los españoles para este periodo asciende a 1.249 €, lo que se traduce en un incremento del 12,5% respecto al año anterior.

Relax y redes sociales

Sin duda, para los sectores anteriormente mencionados, es una buena época para captar consumidores ya que estos están relajados, cuentan con más tiempo libre y son más receptivos a los mensajes, fundamentalmente en redes sociales.

Si se quiere conectar con el target, es necesario estar presentes a lo largo de sus vacaciones. Las acciones en redes sociales relacionadas con los hábitos de consumo estos días suelen dar muy buenos resultados, como sorteos, descuentos, hashtags divertidos, concursos, etc.

 

TIC

El imparable crecimiento de los FabLabs en España

Aunque la fabricación digital y la creación de prototipos comenzó hace unos treinta años, es en la última década cuando se ha empezado a abrir al gran público.

España ha sido uno de los países que ha protagonizado un mayor avance en este campo. De hecho, de los 1.153 FabLabs que existen, 44 se ubican en España. Hace un año eran 24 y en 2013 la mitad.

Ya explicamos en nuestro post ¿Conoces la cultura Maker y los FabLabs? que hay cuatro tipos de establecimientos basados en la cultura Maker: Hackerspace, Makerspace, TechShop y FabLab (acrónimo del inglés Fabrication Laboratory o Fabulous Laboratory). Estos últimos pertenecen a una red global de laboratorios locales distribuidos por todo el mundo, promovida por el Center for Bits and Atoms [CBA] del Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts [MIT] y en ellos se fomenta la creatividad proporcionando a las comunidades herramientas de fabricación digital.

Transformación digital

El pionero en nuestro país fue el Fablab de Barcelona y hoy en día constituye todo un referente mundial.

Es precisamente esta ciudad una de las que más apuestan por la transformación digital. Ejemplo de ello fue la Maker Faire, un encuentro celebrado el pasado mes de junio donde tuvieron cabida todas las áreas relacionadas con la cultura Maker, como la impresión 3D, la electrónica, la robótica, la nanotecnología, la realidad aumentada. El evento contó con la participación de inventores, ingenieros, artesanos o científicos que pudieron compartir sus conocimientos y creatividad mediante charlas, exposiciones, talleres y demostraciones interactivas. Esta feria se enmarca en el plan Barcelona Ciudad Digital 2017-2020.

Ligado a este plan está también el proyecto ‘Makers District: Fem Barri al Poblenou’ cuyo objetivo es que este antiguo barrio industrial se transforme en el piloto de la industria 4.0 y que al extenderse a otros distritos haga de Barcelona una ciudad ambientalmente sostenible y tecnológica con la ayuda de las herramientas de fabricación digital, una verdadera Fab City.

Muchos de estos espacios en España dependen de instituciones, como en el caso del el FabLab de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Sevilla , aunque otros son el resultado de la unión de un grupo de personas, como Makespace Madrid, una iniciativa gestionada por la Asociación Makespace Madrid e impulsado por los miembros de una comunidad. Forma parte de FabLab Madrid Network que depende de la red internacional FabLab Network.

Además del Makespace Madrid, FabLab Madrid Network cuenta con el FabLab Madrid CEU, FabLab Medialab-Prado y el FabLab UPM (Universidad Politécnica de Madrid). Todos ellos, ofrecen información sobre la red Internacional, formación y se relacionan con otros espacios para potenciar la colaboración entre proyectos locales e internacionales.

Otro buen ejemplo del interés en nuestro país es el nuevo Polo de Contenidos Digitales que se inauguró en junio, en Málaga, fruto de la colaboración entre el Ayuntamiento de Málaga y Red.es y que se convierte en el mayor de España. Su objetivo es erigirse como proyecto tractor para la economía digital e impulsar el emprendimiento y la innovación en este sector.

Este espacio acoge microempresas, FabLab, área de creación de videojuegos, animación y diseño gráfico, impresión 3D, área de startups, coworking, estudio de grabación de vídeo y de captura de movimiento, entre otros. Asimismo, tiene capacidad para la formación de unas 2.000 personas al año en los distintos ámbitos que requieren conocimientos digitales.

Yendo un paso más allá y con el objetivo de acercar la esencia de los Fablabs y la cultura Maker al gran público, en 2015, se inauguró en Madrid al primer FabLab Café, Fabertime un espacio para aprender cómo funciona una impresora 3D o una cortadora láser, compartir ideas o adquirir material mientras te tomas una cerveza.

Ese mismo año una furgoneta recorrió distintos pueblos y ciudades de la geografía española explicando la cultura Maker allá donde iban. Mendiante el Circolab -así se llamaba este laboratorio móvil-, sus seis integrantes con la ayuda de seis impresoras 3D, un escáner, una dobladora de varillas, una cortadora de vinilos, taladros y soldadores realizaron diversas actividades formativas en colegios, centros cívicos, FabLabs o incluso plazas de pueblos para todas las edades.

El fenómeno Maker empezó para muchos como un hobby, pero se está transformando en una oportunidad de negocio y en una verdadera forma de vida. Los jóvenes empiezan a pedir nuevos modelos de aprendizaje por lo que resulta cada vez más necesario contar con formación oficial como posgrados y, por qué no, un grado universitario.

En Bitaminia+ estaremos muy atentos a los avances que se producen y seguiremos informando.

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Machine Learning: ¿Podrían sustituir los robots a los médicos?

En los años 50 del siglo XX ya existía la Inteligencia Artificial (IA), pero es ahora cuando está más presente y creciendo a una mayor velocidad.

En la actualidad, el 84% de las grandes compañías ya utilizan IA y, tal y como señala un estudio realizado por Tata Consultancy Services (TCS), se prevé que en 2020 todas las empresas habrán incorporado IA en alguna de sus áreas de negocio estratégicas.

Pero vayamos por partes, en nuestro primer post ¿Qué sabes de Big Data? ya hablamos de esta tecnología y de los diferentes campos en lo que puede ser útil.

Posteriormente en el post Tendencias en e-learning, un sector en crecimiento explicamos las diferencias entre Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e Inteligencia Artificial (IA).

Resulta complicado distinguir estas tecnologías, que, aunque son similares ya que se basan en el procesamiento de ingentes cantidades de datos, se diferencian en su nivel de complejidad.

La Inteligencia Artificial es la tecnología más básica de este grupo. Un paso más allá está el Machine Learning o Aprendizaje Automático, máquinas con capacidad de auto aprender, auto programarse y corregir errores, y, por último, el Deep Learning, que, además de lo anterior, permite tomar decisiones y solucionar problemas de forma similar a como lo haría un cerebro humano.

Pero hoy nos centraremos en el Machine Learning (ML) y sus aplicaciones en el mundo de la medicina.

El gran volumen de información disponible, así como los grandes avances que se han producido en el campo de la salud permiten diversos usos del ML en este campo, como la analítica avanzada o en la detección de enfermedades como el glaucoma, afecciones cardiovasculares, Alzheimer o diversos tipos de cáncer. El diagnóstico de estas patologías se ha mostrado muy preciso y efectivo gracias a la utilización de esta tecnología.

Sin embargo, existen ciertas limitaciones ya estos sistemas funcionan con datos objetivos como pruebas de diagnóstico por imagen, análisis clínico o mediante el análisis de síntomas previamente introducidos en una base de datos y no con información directamente extraída del propio paciente. Si el paciente se equivoca o miente u omite algo, el médico es capaz de detectarlo. ¡Las máquinas no!

Asimismo, el ML se ha mostrado muy útil en la predicción de enfermedades como el cáncer. A través de esta tecnología se pueden descubrir distintos patrones y relacionarlos utilizando bases de datos que incluyen información sobre diferentes factores de riesgo como la edad, dieta, historia clínica, peso, hábitos de riesgo o factores ambientales no favorables como aspectos fundamentales en el diagnóstico precoz de esta patología.

Robots y médicos

Asimismo, los avances en el campo de la psiquiatría gracias al ML también son numerosos. Uno de los casos más llamativos ha sido Ellie, un robot creado en el Instituto de Tecnologías Creativas de la USC en Estados Unidos para la detección de diversas patologías psiquiátricas como el trastorno de estrés postraumático o la depresión, a través del análisis de la entonación, expresiones y respuestas del paciente a cuestiones formuladas por esta máquina, del mismo modo que lo haría un profesional.

En esta misma línea, un equipo del Hospital Infantil de Cincinnati ha realizado un trabajo sobre riesgo de suicidio, en el que mediante entrevistas se trababa de averiguar si los individuos participantes eran personas proclives a quitarse la vida. Además, se tenía en cuenta no solo las respuestas sino también la entonación o la armonía de las respuestas.

La investigación en el ámbito farmacológico también se ha visto enormemente beneficiada por la incorporación del ML. Gracias a esta tecnología se ha logrado minimizar los efectos secundarios de medicamentos de forma previa a los ensayos con humanos.

Existen muchos más ejemplos, pero es imposible que nos detengamos en cada uno de ellos. La aplicación de modelos de aprendizaje computacional para la clasificación de pacientes con artritis reumatoide y controles, a partir de datos genéticos, serológicos y clínicos; la creación de sillas de ruedas autónomas, que permitirán trasladar a los pacientes por el hospital liberado al personal de esta tarea; o estudios que demuestran que ML es capaz de mejorar la calidad asistencial y el gasto sanitario  en los hospitales, son algunos de ellos.

Queda lejos aún la posibilidad de sustituir a los médicos por robots y aunque existen casos aislados, como el de Ellie. Pero lo que sí parece evidente es que se avanza hacia una medicina mucho más personalizada en la que estos profesionales sanitarios tendrán que apoyarse en la robótica y en el análisis de datos para poder diagnosticar y tomar decisiones a partir de la gran cantidad de información disponible.