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Aceptan limpiar inodoros para obtener WiFi porque no leyeron los términos

Tim Berners-Lee, el padre de la World Wide Web, a principios de este año enumeró sus principales preocupaciones por el futuro de su creación. Una de la más alarmante, es el cada vez más denso contrato de servicios que las compañías piden firmar a los usuarios. Una empresa pública de WiFi ha demostrado lo peligroso que resultan estos complicados acuerdos, mediante la inserción de condiciones absurdas que miles de personas aceptaron, sin darse cuenta.

Purple es una empresa con sede en Manchester que se especializa en la ejecución de puntos de accesos WiFi, para marcas como Legoland, Outback Steakhouse y Pizza Express. Hace poco, la compañía fue transparente para realizar un experimento de dos semanas, en el que insertó una Cláusula de Servicio Comunitario en sus términos de acuerdo de servicio. Más de 22,000 personas se inscribieron para realizar 1,000 horas de trabajo de mano de obra, por la oportunidad de acceder a su Facebook y tal vez buscar algunas otras páginas web.

En un blog de su site, un portavoz de Purple explica que el acuerdo requiere que los usuarios realicen cualquiera de las siguientes acciones:

• Limpieza de desechos de animales en los parques locales
• Proporcionar abrazos a perros y gatos callejeros
• Aliviar manualmente los bloqueos de alcantarillado
• Limpieza de lavabos portátiles en festivales y eventos locales
• Pintar conchas de caracol para alegrar su existencia
• Raspar chicles de las calles

También hubo una oferta de premios para cualquier persona que contacte con la compañía y señale la cláusula. Sólo una persona recibió un premio.

No está claro si Purple podría estar legalmente autorizado para hacer cumplir la cláusula, pero dijeron que ni siquiera lo intentarán. Esta campaña pretende aumentar la conciencia sobre la necesidad de leer las condiciones de servicio, además de hacer un poco de marketing para anunciar que Purple es el primer proveedor de WiFi, compatible con el nuevo Reglamento General de Protección de Datos (GDPR - General Data Protection Regulation).

Las directrices del GDPR serán aplicables desde el 25 de mayo de 2018 para los países que forman parte de la Unión Europea. Los nuevos reglamentos pretenden simplificar los términos y condiciones, así como proporcionar más transparencia a los consumidores para entender cómo se utilizarán sus datos personales.

En los EEUU y la mayoría de países sudamericanos, las protecciones al consumidor son muy ambiguas, por lo tanto, es posible que desee tener cuidado.

Fuente: Rhett Jones. @rhettjonez

Inteligencia artificial y gestión de decisiones

AI (Artificial Intelligence: Inteligencia artificial) y los sistemas de gestión de decisiones, pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones válidas, proporcionando información actualizada y relevante, realizando funciones analíticas.

Las empresas basan sus decisiones en los datos disponibles de los sistemas de información de gestión, ya que reflejan la información que proviene de las operaciones de su empresa. La combinación de AI y sistemas de gestión de decisiones, puede llevar la toma de decisiones a diferentes niveles. Las capacidades de AI ayudan a estos sistemas de gestión de decisiones, a traducir datos de clientes en modelos predictivos de tendencias clave. Esto ha ayudado a los departamentos de marketing y consumo, a personalizar sus esfuerzos de acuerdo con la demografía clave.

AI y Gestión de Decisiones: Beneficios

• Decisiones más rápidas
• Reconociendo los riesgos
• Procesos de automatización

Desde sus inicios, AI ha jugado un papel revolucionario en la automatización de actividades basadas y no basadas en el conocimiento. Hoy en día, una gran cantidad de datos se utilizan para generar varios modelos sobre una base semanal o incluso sobre una base diaria, que ayudan a una organización en la toma de decisiones en cantidades fraccionarias de tiempo. Esto ha ayudado a obtener grandes ingresos para las empresas. Pero, los seres humanos tienen su capacidad para hacer el trabajo, no pueden ser estresados ​​más allá de esos límites. Aquí es donde AI ha desempeñado un papel fundamental en la ampliación de estos límites, aumentando los beneficios. Por ejemplo, algunas compañías médicas están integrando sus sistemas de gestión de decisiones con AI para proporcionar recomendaciones en el tratamiento de pacientes específicos.

Estos sistemas ayudan a superar información compleja y dinámica para generar hipótesis. En el sector financiero, los sistemas de gestión de decisiones con IA también actúan como un detector de fraude. AI puede desempeñar un papel determinante en los sistemas de gestión de decisiones automatizando los requerimientos de los mercados financieros, empujando los límites actuales y llevando la competencia al siguiente nivel.

AI puede hacer que su sistema de gestión de decisiones sea fiable y eficiente, y por lo tanto, le ayudará a hacer productos innovadores y obtener buenos beneficios.

Los expertos se centran ahora en desarrollar tecnología comercial de IA para sistemas de gestión de decisiones en tres sectores particulares: 

• El comercio electrónico
• El comercio de los mercados financieros
• Los seguros

La inteligencia artificial se ha vuelto omnipresente desde la perspectiva tanto de los consumidores como de las organizaciones. Las empresas han aumentado su dependencia de AI para la recopilación de datos, el desarrollo de métodos informáticos para la percepción automatizada, el aprendizaje, la comprensión y el razonamiento con los datos recogidos. Las organizaciones ahora deben centrarse en priorizar el cultivo de la innovación tecnológica y tomar esfuerzos para mantenerse por delante de los competidores en el mercado. Es un hecho conocido ahora que esas empresas, que implementan inteligencia artificial y pueden utilizarla eficazmente, eventualmente serán más valoradas.

Fuente: Naveen Joshi. Especialista en Big Data. Powered de IoT.

POR QUÉ LAS EMPRESAS DEBEN CONSIDERAR MACHINE LEARNING

Si aún no está seguro de Machine Learning (aprendizaje automático) y de sus beneficios, considere estos escenarios.

El 2016, se informó que el patrimonio neto de Google era de $ 336 mil millones, y esto se debe en gran parte a los algoritmos de aprendizaje avanzado que la empresa emplea. Google fue la primera empresa en darse cuenta de la importancia de incorporar Machine Learning en los procesos de negocio. Y la potencia tecnológica no se detiene en ningún punto, sigue modificando sus algoritmos para adaptarse mejor a las necesidades de sus usuarios de forma continua.

¿Y cómo se logra la difícil tarea de observar el patrón de navegación de miles (o millones) de sus usuarios?

La respuesta es simple. Mediante el análisis de los datos, que se ha acumulado mediante la introducción de Machine Learning a su modelo operativo de negocio.

Este es sólo un ejemplo de cómo los procesos de Machine Learning en la grabación y procesamiento de datos pueden ayudar a las empresas a crecer.

Aquí hay otras tres maneras en las que Machine Learning puede ayudar a varios sectores empresariales:

1. Elimina las restricciones físicas.

Si hemos logrado algo al automatizar y digitalizar los procesos de negocio, es que hemos eliminado las limitaciones físicas que restringen el crecimiento. Antes de la era tecnológica, ¿Cuál era el mayor problema que enfrentaban las empresas? Operar dentro de un espacio limitado, accesible sólo para un número limitado de personas. Para un diseñador, era necesario limpiar completamente el inventario anterior antes de utilizar el espacio de la estantería para los nuevos diseños. Al considerar Machine Learning y moverse en el mundo del comercio electrónico, usted no tiene que preocuparse de quedarse sin estantes.

2. Proporciona una comprensión más profunda de sus consumidores.

Con la introducción de procesos automatizados, las empresas se han centrado mas en el consumidor. Para poder sobrevivir a la competencia de satisfacer las necesidades de sus clientes, usted como propietario de un negocio tiene que entender las necesidades de sus consumidores.

Si usted no entrega lo que los consumidores están buscando, hay una alta probabilidad de perder clientes potenciales frente a la competencia. Machine Learning juega un papel importante en la solución del misterio de las preferencias de los consumidores. Toda la información requerida se oculta detrás de los datos acumulados por el negocio. Usted sólo tiene que exprimir los códigos, y descubrirá lo que sus clientes están buscando activamente.

3. Procesos automatizados, aumentando la eficiencia.

Imagine estar en una fila larga de un supermercado. Alguien está parado delante de usted y la máquina del cajero se rompe repentinamente. Es una pesadilla, ¿verdad? Usted podría estar pasando esos preciosos minutos viendo su serie favorita en Netflix.

Ahora imagine que la máquina no está rota, pero de hecho nunca fue inventada. El cajero tiene que introducir manualmente cada compra y compararla con el stock existente. La incorporación de procesos automatizados para registrar el stock de inventario y los datos de pedidos no es un lujo, es una necesidad en el mundo de hoy. Machine Learning ha aumentado la eficiencia de las empresas y ha minimizado el margen de error.

Fuente: Ronald van Loon. Director Adversitement. Top10 Big Data, Data Science, IoT, BI Influencer.