El fracaso de las redes sociales y el pivotaje de Facebook hacia la invasión más absoluta de la privacidad.

Las redes sociales son un fiasco, pocas, si acaso alguna, han conseguido cumplir con las expectativas que prometían. Cada una por diferentes motivos pero todas, en el fondo, por la imposición a ultranza de beneficios económicos por encima de la responsabilidad social corporativa, lo cual las ha hecho evolucionar desde la gran promesa de un cambio en las relaciones sociales a ser percibidas algo así cómo un tipo de tabaquismo digital. Voy a comentar aquí sólo unas pocas seleccionadas: Facebook, Instagram, LinkedIn, la extinta Google+, Twitter, Pinterest, Tumblr, Tinder y el resto de sitios de dating.

Facebook

Es bien sabido que Facebook empezó siendo un servicio de intercambio de fotografías entre universitarios, algo así como un «Hot or Not». Su rápido incremento en popularidad no se vió realmente acompañado de un incremento en ingresos hasta que Facebook Connect convirtió a Facebook en el sistema de gestión de identidad de facto en muchos otros sitios de terceros. Es la posibilidad de combinar sus propios datos con el espionaje sistemático de todo lo que sus usuarios hacen online lo que otorga a Facebook un valor sin parangón para los anunciantes. Según sus biógrafos, a Zuckerberg nunca tuvo el foco en las herramientas para anunciantes sino en la experiencia de usuario. Hay que decir que la habilidad de Zuckerberg para gestionar el crecimiento y las rondas de inversión fué absolutamente prodigiosa.

El problema fundamental con Facebook, desde mi punto de vista, es que Zuckerberg nunca ha creído realmente en la privacidad. Dicho por él mismo: «si piensas que alguien no debería enterarse de lo que estás haciendo es que en primer lugar no deberías estarlo haciendo».

Facebook insistió desde el principio en la necesidad de que los usuarios usasen identidades reales. Esto fué un gran acierto para su crecimiento pues limita en gran medida sin esfuerzo la mayoría de los contenidos inapropiados. Existe un desafío no resuelto en todas las redes sociales sobre el anonimato. Si se permiten perfiles anónimos entonces la red se llena rápidamente de pornografía y otros contenidos aún mucho más indeseables. Pero si se insiste en la identificación a ultranza de los usuarios entonces la red se convierte en el Reino de lo Políticamente Correcto donde es imposible decir nada significativo sin ofender a alguien y, por consiguiente, la forma de que la red pueda usarla todo el mundo es que sus contenidos se conviertan en la más absoluta vacuidad.

A pesar de los esfuerzos que todas las redes han hecho por eliminar los contenidos que infringen su política de uso, la misión de limpiar las redes de barbaridades sólo ha tenido hasta ahora un éxito limitado. Vale la pena leer artículos cómo la vida secreta de los moderadores de Facebook o las tribulaciones del C.E.O. de YouTube con los videos de sexo con animales. Ni con la mejor inteligencia artificial y un ejército de desdichados trabajadores viendo cosas horrendas ocho horas al día por el salario mínimo consiguen ponerle puertas al campo.

El pivotaje de Facebook para salir del punto de mira de las críticas más acérrimas está siendo abandonar la comunicación pública en favor de la explotación comercial de las comunicaciones privadas. Esto tiene sentido por varios motivos. En primer lugar se sabe que aunque una persona tenga muchos contactos en una red social, regularmente sólo interacciona con un puñado de ellos (Jesucrito tenía 12 followers). Además, debido a la autocensura, lo que los contenidos públicos dicen de una persona no es quién ella es realmente, aunque, como ya he comentado, debido a que vía Connect, Facebook puede trazar la navegación de un usuario, Facebook sabé cuales son sus preferencias reales aunque no las publique. En segundo lugar, al quitar los contenidos de la vista de la audiencia general se elimina el problema de las quejas con contenidos falsos o inapropiados. Recuerdo una frase del presentador de televisón Gran Wyoming que me pareció épica: «la corrupción me parece muy bien, siempre y cuando los corruptos se reunan todos a puerta cerrada en una plaza de toros y se dediquen a meterse la mano en los bolsillos unos a otros». Si las comunicaciones están encriptadas punto a punto cómo en WhatsApp, Facebook puede alegar ante el regulador que no sabe lo que los usuarios están hablando entre ellos, ni necesita saberlo pues su negocio real es trazar lo que hace el usuario en otros sitios web a través de Connect.

Ya he comentado en otro artículo titulado qué necesidades psicológicas satisfacen las redes sociales cómo Facebook explota el mecanismo de recompensa de la dopamina y cómo los filtros burbuja nos impiden ver una realidad compartida y radicalizan nuestras opiniones.

La gente está abandonando Facebook, hasta el punto de que Facebook ha cambiado su política de retención para dificultar el borrado de cuentas. Es por esto que compraron WhatsApp e Instagram y ahora están trabajando para unificar las tres plataformas. Facebook puede actualmente cruzar sus datos con los de WhatsApp e Instagram, pero las tres aplicaciones siguen siendo esencialmente silos de información lo cual dificulta la explotación.

Lo que es oro puro acerca de WhatsApp es que está inseparablemente ligado al número de teléfono que es el dato que los anunciantes tienen sobre sus clientes en sus propias bases de datos. Facebook, también pide número de teléfono con la excusa de incrementar la seguridad de la cuenta, pero es opcional. La pega de WhatsApp (para Facebook) es que sus creadores sí estaban preocupados por la privacidad. Todos los mensajes en WhatsApp están encriptados de forma que sólo el emisor y el receptor los pueden leer. El modelo de negocio de WhatsApp consistía simplemente en crear un chat libre de anuncios y espionaje a cambio de que los usuarios pagasen la modesta suma de algo así cómo 1$ al año, hasta que llegó Facebook con una oferta por 19.000 millones dólares.

En su último cambio, Facebook ha simplificado el interfaz y ha anunciado que dará más peso a los grupos algo, que, por cierto, fué el último intento de reposicionamiento de Google+ antes de cerrar, pero el caso de Google+ lo comentaré más adelante. Por ahora la organización de las «tribus digitales» sigue siendo un problema sin una buena solución. Los grupos existen desde Yahoo Groups! y antes de eso incluso desde las Usenet News. Pero todavía nadie ha encontrado una solución completamente eficaz contra las flame wars y otras dinámicas indeseables que surgen espontáneamente en los grupos. La solución de Facebook fué convertir al dueño del muro en el propietario absoluto de la conversación y omitir los «No me gusta». Pero al eliminar la controversia se elimina también la parte más significativa de un debate.

Instagram

De todas las opciones perniciosas para los jóvenes en las redes sociales, Instagram es, probablemente, la peor. A diferencia de Facebook, en Instagram se pueden tener cuentas con avatares. Y, de hecho, no pocos adolescentes tienen dos cuentas: la cuenta de su yo real, y la cuenta de su alter ego imaginario.

Instagram empezó siendo un servicio de retocado automático de fotografías. Los usuarios entraron por la utilidad de sus herramientas y se quedaron por la red que iba creando su uso compartido.

Pero Instagram ha creado un mundo de mentira. Un mundo donde todo es retoque digital. Un mundo donde los que son «transparentes» se deprimen porque la condena al ostracismo es una de las peores cosas que pueden sucederle al ser humano, y los que son populares desarrollan inmediatamente el miedo a perder esa popularidad y se vuelven esclavos de sus estadísticas de visitas.

Otra característica de Instagram es que permite borrar contenidos pasado un tiempo. Esto es por dos motivos: primero genera en los lectores el conocido «Fear Of Missing Out» (FOMO) o miedo a perderse algo; y segundo muchos jóvenes de dieciseis años no quieren que se sigan viendo las fotos de cuando empezaron a usar Instagram con trece años. En resumen, Instagram te ayuda a olvidarte de quién fuiste. Borra tu propia historia y fomenta que no te acuerdes de dónde vienes ni, por consiguiente, sepas a dónde vas.

LinkedIn

Una de las primeras veces que oí un comentario acerca de LinkedIn fué a un veterano y muy reputado programador quién sentenció: «LinkedIn es el herpes de Internet».

Si mal no recuerdo, creo que corría el año 2004 cuando yo era un superusuario de una red social española llamada eConozco, posteriormente adquirida por Xing. eConozco tenía muchas de las funcionalidades de LinkedIn, excepto los endorsements. Y a mi me pareció una forma novedosa y excitante de mantener mi base de datos de contactos profesionales que en aquella época consistía en miles de tarjetas de visita meticulosamente clasificadas en sendas carpetas. Luego LinkedIn tomó la delantera y sucedió algo sorprendente, en lugar de ser una herramienta para crear y mantener tu base de datos, pasó a ser una herramienta donde tú les construías a ellos su base de datos que luego intentaban venderte a ti mismo o a cualquier otro dispuesto a pagar por ella.

LinkedIn se convirtió en un repositorio gigante de curriculums maquillados y reclutadoras con fotografías que parecen más propias de un sitio de encuentros casuales de una noche. Y ni siquiera los propios reclutadores lo usan sistemáticamente porque hay porcentualmente menos gente de la que cabría pensar y, además, los más interesantes a menudo no están, o tienen un perfil que no usan, y por consiguiente, los reclutadores siguen recurriendo al spam sistemático por email.

LinkedIn tiene un feed de noticias que es cómo el camión de la basura de las notas de prensa que las empresas no consiguen colocar en los medios.

Tras vaivenes el bolsa, al final LinkedIn acabó siendo adquirida por Microsoft para apalancar su CRM SaaS contra Salesforce.

Google+

Google+ ha sido ampliamente estudiado cómo uno de los fracasos sonados de Google. Y no fué el primero ¿alguien se acuerda de Orkut y Wave? Yo la verdad es que pensé desde el principio que Google+ no tenía futuro.

En Google+ concurrieron varios factores. En primer lugar se trataba de un ataque frontal contra un adversario muy bien fortificado.

El siguiente error de bulto en Google+ fué ofrecer un modelo de seguimiento asimétrico (estilo Twitter) cuando en los objetivos de negocio se explicaba que la misión era conectar a las personas con sus más allegados. El modelo asimétrico no es apropiado para interacciones con alguna expectativa de calidad. Cuando enviamos un email a alguien esperamos que nos responda. Pero cuando publicamos un tweet no esperamos realmente que nadie en concreto reaccione. No es compatible que pretendas establecer relaciones de calidad con un modelo de seguimiento asimétrico.

Otro de los errores causado por el deseo de crecer rápidamente fué crear una cuenta en Google+ automáticamennte a todos los usuarios de Google. Esto dio origen a un pueblo fantasma con centenares de millones de personas que aparentemente tenían una cuenta en Google+ pero que de hecho no la habían usado nunca.

La obsesión por crecer en Google+ fue causada en parte porque cuando Page sucedió a Eric Schmidt como CEO una de las primeras cosas que hizo fue ligar el 25% de la retribución variable de todos los empleados de Google al éxito de la empresa cómo red social.

Otro error sistemático de percepción en Google ha sido creer que a los usuarios les gusta recopilar y organizar su información debido a que esa es la misión principal de Google: recopilar y organizar su información. Y puede que a un puñado de geeks les guste la organización, pero la inmensa mayoria de los usuarios no son capaces ni siquiera de mantener apuntadas sus contraseñas en alguna parte. En Instagram, por contraposición, el desdén por la organización de la información es tan grande que algunos contenidos introducidos por los usuarios se borran automáticamente tras un intervalo de tiempo. Facebook sólo permite buscar por palabra clave en tu propio timeline el último año, cualquier post anterior no aparece en las búsquedas a menos que tenga al menos un comentario de menos de un año de antiguedad.

Twitter

A Twitter se le ha tildado en múltiples ocasiones de ser la oveja negra de los resultados económicos en redes sociales. Yo sobre Twitter opino que tiene un componente de spam y que ofrece pocas ventajas adicionales a los canales RSS sobre blogs clásicos con comentarios.

Twitter, no obstante, ha probado el valor de su viralidad en varias ocasiones y ello le hace merecedor, a mis ojos, de mérito social.

Pinterest

Lo que personalmente me fastidia de Pinterest es su increíble habilidad para pervertir el uso de Google colocando resultados irrelevantes en las primeras posiciones de las búsquedas. A menudo busco imágenes por palabra clave en Google. Y a menudo acabo obteniedo docenas de enlaces a cuentas de Pinterest a las que no puedo acceder sin registrarme y que de todas formas no contienen ninguna información relevante excepto una fotografía que alguien copió de otra parte.

Tumblr

Tumblr saltó a la picota cuando en diciembre de 2018 bloqueó todos los contenidos sexuales explícitos. A pesar del bloqueo, tales los contenidos históricos siguen siendo accesibles a través de los canales RSS de cada blog individual y miles de millones de imágenes procedentes de Tumblr permanencen indexadas en otros sitios web.

Tumblr es un ejemplo paradigmático de lo extremadamente peligroso que es confiar los contenidos a una plataforma que tiene la potestad de cambiar unilateralmente su política de uso en cualquier momento. Cualquiera que tuviese un negocio basado en publicidad por poner contenidos para adultos en Tumblr lo ha perdido de un plumazo.

La maldición de Tumblr está basada en dos cosas que ya hemos comentado: primera cuando los perfiles son anónimos muchos usuarios comparten porno y segunda era demasiado fácil compartir porno en Tumblr debido a que la herramienta en sí misma es brillante por su simplicidad y buen funcionamiento.

El problema de la pornografía no es sólo que pueda considerarse moralmente cuestionable sino, además, que la mayor parte de los contenidos que se comparten infrigen derechos de autor y esto acarrea una sucesión infinita de demandas de los productores de contenidos contra la plataforma. Y por si lo anterior fuera poco, los anunciantes en general no quieren que sus productos se vinculen a la pornografía, por consiguiente es prácticamente imposible poner publicidad en sitios porno excepto de más porno.

Por último, la adquisición de Tumblr por parte de Yahoo! cómo parte de las múltiples adquisiciones fallidas auspicidas por Marissa Meyer no contribuyó en nada a un pivotaje eficaz en Tumblr, hasta que el final Tumblr acabó cometiendo el equivalente a un suicidio digital.

Tinder y los sitios de dating

El primer sitio de dating que recuerdo se llamaba Love Lycos. Allá por el año 2000 una amiga me habló de él contándome que tenía un chat muy divertido. Luego apareció match.com con el posicionamento de un sitio para solteros que buscan otros solteros con el fin de contraer matrimonio monógamo perpétuo. El año pasado, casi 20 años después de mi primer contacto con un sitio de dating, me encontré en el metro de Londres anuncios de muzmatch.com «el sitio para los solteros musulmanes» sea lo que sea que eso signifique realmente, que no lo sé.

Lo trágico respecto de los sitios de dating es que las redes que más deberían verificar la identidad de los usuarios y la veracidad de los contenidos son precisamente las que menos lo hacen. Cuando se hizo pública la lista de usuarios de Ashley Madison, un sitio para citas secretas entre personas casadas, se descubrió que había hasta obispos católicos registrados en el sitio. En match.com la plaga histórica eran los hombres casados que mentían sobre su estado civil en busca de una aventura, esto solía desanimar bastante a las mujeres en busca de pareja estable.

Lo bueno de match.com es que permite aplicar un filtro muy específico para buscar a una persona muy concreta, lo cual es cómo buscar una aguja en un pajar, pero el esfuerzo, según múltiples testimonios de usuarios, puede merecer la pena.

Pero cómo no todo el mundo va buscando casarse ni todos los casados pretenden seguir estándolo indefinidamente, empezaron a aparecer sitios de dating con usos diferentes. Desde sitios para gays orientados hacia la promiscuidad más absoluta, hasta sitios de relaciones «alternativas» basadas en todo tipo de fetiches, pasando por sitios para gente de más de cincuenta años en los cuales las mujeres divorciadas y con pensión son el objetivo sistemático de estafadores que les venden amor de mentira a cambio de pedirles dinero para alguna emergencia que es totalmente falsa.

Hasta que apareció Tinder. Creo que Tinder tiene el dudoso mérito de reunir casi todos los aspectos psicológicamente nocivos que puede tener una red social. Veamos cómo funciona. Tinder es en esencia otro «Hot or Not». Te muestra una foto de alguien y tienes que elegir si te gusta o no te gusta. Si la otra persona te elige a tí también entonces aparece un match (una coincidencia) y ambos podeis iniciar un chat. Esta propuesta de uso resultó ser demoledora para solucionar uno de los desafíos más grandes de los sitios de dating que es la desproporción entre número de hombres y mujeres y la desproporción entre las horas de uso que hacen los hombres y las que hacen las mujeres. Básicamente, en un sitio de dating típico puede haber algo así cómo ocho hombres activos por cada mujer activa y, además, según los psicólogos, los hombres piensan en media ocho veces al día en sexo mientras que las mujeres piensan en media sólo una vez al día. Así que multiplicando 8×8 la mujer promedio recibe en un sitio de dating 64 veces más demanda de la que puede procesar. Esto es abrumador y genera la paradoja de la elección (cuando tenemos demasiadas opciones no sabemos cual elegir). Pero en Tinder no ves cuanta gente le ha dado a «Me Gusta» en tu perfil. No sabes cuantos usuarios hay activos ni cuándo se conectó cada uno por última vez. Sólo ves una sucesión infinita de personas una por una y el scroll infinito es una de las trampas psicológicas bien conocidas por los expertos en manipulación del comportamiento. A la mujer le parece que tiene mucho donde elegir, aunque no demasiado, pero en realidad sólo es libre de elegir lo que Tinder decide mostrarle, y Tinder le mostrará por un lado perfiles populares y por otro perfiles que necesitan un incentivo en forma de varios «Me Gusta» para seguir en la red. Prácticamente todas las fotos en Tinder están ridículamente retocadas haciendo parecer su escaparate cómo un concurso de belleza imposible para nadie que no sea experto en Photoshop, y donde, según un estudio, el 80% de los hombres menos atractivos compiten por el 22% de las mujeres menos atractivas y el 78% de las mujeres atractivas compiten por el 22% de los hombres más atractivos. Es posible meter algunos datos básicos en el perfil, cómo la edad, la localización geográfica, la profesión… pero nadie mira eso a priori porque el tiempo empleado en ojear cada perfil no llega a cinco segundos. Y, además, no se verifica ninguna información, excepto un dato, la altura. Esto es debido a que se sabe que el primer factor que tienen en cuenta las mujeres a la hora de elegir es la altura. Y es perfectamente legítimo, también dicen que los caballeros las prefieren rubias. Excepto que de nuevo la elección juega en contra de la mujer. Debido a que en promedio, los hombres son más altos que las mujeres, no es difícil encontrar un hombre alto, o, al menos, más alto que la mujer, entonces para los hombres la altura no es realmente un problema pero para las mujeres sí porque cuanto más altas son ellas mismas menos candidatos potenciales pueden preseleccionar. La solución magistral de Tinder es que hace creer a la mujer que está empoderada cuando en realidad es justo lo contrario y a los hombres les da de vez en cuando una recompensa en forma de premio cómo las máquinas tragaperras.

Conclusión

Las redes sociales se han convertido en la versión digital de las tabacaleras: un oligopolio que mueve cantidades astronómicas de dinero con pingües beneficios a costa de causar daños a la salud mental pública. No se trata de ser ludita negando el progreso. Internet ha transformado a la Humanidad y las redes sociales son parte de esa transformación. No es que sitios cómo Amazon o Alibaba sean menos agresivos en cuanto al uso de datos privados, pero Amazon y Alibaba han cambiado por completo para mejor la relación entre productores, distribuidores, retailers y clientes finales. También hay empresas que han conseguido mostrar hasta ahora respeto por la privacidad, como Apple. Pero algo equivalente a duras penas penas puede afirmarse acerca de la gran mayoría de las redes sociales.

Es hora de que nos planteemos seriamente la necesidad de proteger a la población, especialmente a los más jóvenes, de la mayor colección de experimentos de manipulación psicológica con fines puramente comerciales en toda la historia. Espiando a la gente para venderle cosas que no necesita por medio de hacerles creer que están eligiendo algo que en realidad ya ha sido escogido previamente para ellos aunque ellos mismos no se estén dando cuenta.

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Cómo mostrar empatía sin tenerla realmente

Me gano la vida con el arte de la programación. Lo que implica, entre otras muchas cosas, que me importan un bledo los nimios problemas autoinfligidos de la mayoría de la gente. Porque, sí: un gran porcentaje de problemas entre la población del mundo desarrollado son imaginarios, fruto del aburrimiento. No obstante lo anterior, profesionalmente me tomo muy en serio todos los problemas de todos los usuarios; incluyendo aquellos a quienes siendo estudiante en mi juventud veía por la ventana fumar porros mientras yo tomaba apuntes sin levantar la vista de la pizarra para no perderme. Y ahora esos bandarras me vienen llorando que un Excel que no se quiere abrir les está haciendo la vida miserable. Incluso a esos les presto ayuda desinteresadamente sin dudarlo. En este post explico cómo lo hago.

Lo primero que me gustaría comentar acerca de la empatía es que es una de las habilidades peor entendidas que existen. Mucha gente confunde la empatía con la sensibilidad y son en cierto sentido casi lo contrario. Pondré un ejemplo, supongamos que tu muy mejor amigo (o amiga) te dice: «Mi pareja y yo estamos embarazados». La mayoría de las personas responderán bien «¡Enhorabuena!» bien «¡No me jodas!». Por descontado que la noticia de un embarazo no deja indiferente a nadie. Sin embargo, ambas respuestas son equivocadas a menos que supieras de antemano si es lo que ellos querían que pasase. Puede que el embarazo fuese no deseado, entonces es una mala noticia. O puede que fuese lo más deseado del mundo. En cualquier caso la única respuesta prudente es: «¿Embarazados? ¿Y cómo os sentís ambos al respecto?».

Existe el mito de que las mujeres son más empáticas que los hombres. Yo personalmente creo que es justo al revés. Mis razones para creerlo son dos. Primera, existe un amplio consenso entre los psicólogos acerca de que las mujeres experimentan sus propias emociones de forma más intensa y frecuente que los hombres. Esto es un hándicap porque las personas que experimentan emociones intensas no ven el mundo cómo es, sólo lo ven cómo les hace sentir a ellas. Es por eso que la figura arquetípica de un psiquiatra es un psicópata cómo Hannibal Lecter quien, desprovisto de cualquier emoción propia, puede ver perfectamente las de los demás sin sesgo cognitivo alguno. La segunda razón es que, en general, es más fácil manipular a los hombres que a las mujeres por la vía de la culpa, y la culpa, en el fondo, es el sentimiento de que hemos herido la sensibilidad del otro.

Lo que sí es cierto es que las mujeres tienen mayor capacidad para interpretar el lenguaje no verbal que los hombres. Hay bastante estudios comparativos de niños y niñas que demuestran que las niñas desde muy temprana edad pueden leer mejor que los niños las expresiones faciales de sus padres. Con una única excepción, si la expresión es una clara amenaza agresiva entonces los hombres la captan más rápidamente y mejor que las mujeres.

Pero, sin más preámbulos, voy a pasar ya a la lista de consejos, que es lo que empatizo que cualquiera que haya leído hasta aquí estará esperando impacientemente.

Mimetizar el lenguaje corporal

Lo primero que necesita una persona para percibir empatía en otra en sentir que está siendo comprendida. La forma más eficaz de lograr esto es simplemente decir «te comprendo» y poner la misma cara que está poniendo el otro cuando está diciendo algo. Esto lo saben hacer muy bien los expatriados que no entienden el idioma pero saben que para integrarse en el grupo hay que reirse cuando se rie todo el mundo aunque no hayas entendido el chiste. Mimetizar la expresión facial es especialmente útil cuando no se encuentran palabras significativas, por ejemplo en un funeral. Dado que la muerte es un suceso terminal que admite pocos o ningún comentario, lo mejor es fijarse en si los allegados del difunto están rotos por el dolor o rebosantes de alegría al percibir ¡por fin! la herencia.

Evidentemente, no siempre hay que poner la misma cara que el otro. Si durante una conversación una persona está claramente a la defensiva, por ejemplo, con las piernas y brazos sendamente cruzados, cruzar los brazos nosotros también sólo servirá para iniciar una serie de monólogos paralelos. En este caso lo que hay que adoptar un lenguaje corporal que muestre que no estamos en actitud de criticar ni amenzar sino de escuchar y comprender.

Crear una zona de seguridad

Esto es un requisito previo y esencial para una comunicación significativa. Si la otra persona piensa que será cuestionada o criticada es prácticamente seguro que evitará iniciar una conversación. La piedra angular de la empatía es un interés sincero por la otra persona desprovisto de juicios a priori. Ningunear los sentimientos del otro no mejora en nada la situación, pues, aunque, cómo he dicho, su problema sea inicialmente imaginario, a base de imaginarlo tozudamente esa persona ha convertido el problema en algo muy real de la misma forma en la que Pinocho dejó de ser un niño de madera.

Escuchar activamente y con plena presencia

Esto parece obvio pero, de hecho, muchas veces las personas no están escuchando sino que simplemente están esperando a que el otro se calle y a menudo ni siquiera esperan pues los latinos tenemos una cosa llamada «conversación colaborativa» que básicamente consiste en interrumpiar al otro cuando lo que dice te está aburriendo o estás en desacuerdo o te parece una tontería.

La tres técnicas básicas de la escucha activa son el reflejo por ejemplo «Me suena lo que dices», «creo que tú eres un poco cómo yo»; la afirmación, por ejemplo, «Correcto»; y el ánimo a segir hablando, por ejemplo, «¿Y qué pasó después?», «¿Qué te hace decir eso?», «Sólo por curiosidad…».

Yo siento muchas veces la necesidad imperiosa de interrumpir. Algunos no hablan más que mierda, la verdad, pero siempre me reprimo pensando: ¡Un momento! Lo que estoy a punto de decir ya me lo sé, ergo no me aporta nada verbalizarlo excepto una demostración de pedantería hacía la otra persona, sermoneándole algo que ya sabe (aunque a veces no se haya dado cuenta).

Hacer pausas

La precipitación es enemiga del entendimiento. Las personas empáticas se toman su tiempo y dejan espacio para el silencio y la reflexión.

Evitar los consejos no solicitados

Decirle a alguien lo que debería hacer es poco eficaz por varios motivos. Para empezar puede que el oyente no esté dando credibilidad a nuestras palabras pero, además, se sabe que las personas creen más firmemente en sus ideas cuando piensan que han llegado a ellas por sus propios medios.

La alternativa es hacer preguntas y compartir experiencias. Al decir: «antes de que tomes una decisión, en mi experiencia lo que me pasó fué esto y aquello e hice lo otro y lo de más hallá y el resultado fué tal y cual» compartimos sabiduría con la otra persona pero no le damos el mensaje de que estamos intentando influenciarla.

Cuando una persona está ofuscada en sus propios pensamientos obsesivos hay muy poco que se puede hacer para sacarla de ellos. Salvo contadas excepciones, la empatía en esos casos consiste en dejar que se estrellen y luego ayudarles a ir recogiendo los pedacitos de ellos mismos que les hayan quedado para recomponerse. Muchas personas que acuden a un consultor no quieren realmente solucionar su problema, lo que quieren es que alguien les justifique por qué no pueden solucionarlo. Esto es lo mismo para el paciente de psicoterápia que tiene un mal hábito cómo para el gerente en una empresa que se pasa el día explicando por qué las mejores prácticas conocidas en su sector no se pueden aplicar en su departamento. Entonces cuanto más escuchas sus quejas menos les ayudas.

Hablar en términos de «nosotros» en lugar de «tú»

Las personas tienen tendencia a creer más a quienes se parecen a ellos. Esto lo sufren los padres de adolescentes quienes creen más a otros adolescentes que a sus padres a pesar de que sus colegas son evidentemente un atajo de zotes. La empatia puede surgir de forma espontánea entre dos personas simplemente porque ambas nacieron en el mismo pueblecito de una región remota, la similitud crea proximidad.

Preguntar qué podemos hacer por la otra persona

Yo siempre que se me acerca alguien cuyas intenciones desconozo, inicio la conversación de la misma forma: «¿Qué puedo hacer hoy por tí?». La promesa a priori de ayuda hace que la otra persona se sienta comprendida incluso antes de haber pronunciado su primera palabra.

Imaginar el punto de vista del otro

Esto es de hecho muchísimo más difícil de lo que parece. Mi ejemplo favorito es un acertijo que sólo un psicópata puede resolver. El acertijo narra que un hombre asiste a un entierro donde por casualidad conoce a dos hermanas y se enamora instantáneamente de una de ellas que había venido de lejos. Al terminar el entierro se separan y él la busca infructuosamente. Entonces decide matar a la otra hermana que sí sabe dónde está ¿por qué?. La razón es que el hombre espera que su amada asista al entierro de su hermana. Pero, sinceramente, hay que ser un tarado mental para urdir semejante estrategia y un medio tarado ni siquiera para imaginarla.

La forma más práctica de imaginar el punto de vista del otro se basa en ignorar sus actos y sus palabras y centrarse en enumerar sus miedos, sus objetivos y sus deudas emocionales.

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Cómo estimar el esfuerzo de desarrollo de software

La fuente más frecuente de conflicto entre el cliente y el proveedor de un desarrollo de software a medida es la diferencia entre las expectativas de plazos, costes y calidad y lo que realmente se entrega. En este artículo presento un modelo sencillo de estimación junto con una plantilla Excel. Todo ello con el fin de reducir sorpresas y frustración. Me hubiese gustado que el texto fuese cómo una simple receta de cocina: 50g de azúcar, 2 huevos, 400g de harina… Pero me temo que la explicación requiere que introduzca algunos conceptos previos antes de llegar a la receta en sí misma.

Para los impacientes, aquí está la plantilla Excel para hacer estimaciones de software, aunque aviso seriamente de que su uso es peligroso si no se manejan bien los principios expuestos a continuación.

Porqué es difícil estimar con fiabilidad

Todavía hoy en día, las estimaciones del esfuerzo requerido para desarrollar un programa tienen casi más de arte que de ciencia. Es posible estimar con precisión cuánto se tarda y cuánto cuesta fabricar un tornillo, esto porque todos los tornillos son iguales, pero en el caso del software cada programa es diferente. Existen, no obstante, varios modelos de estimación maduros y bien conocidos que producen buenos resultados siempre y cuando estén correctamente calibrados.

A la complejidad intrínseca de la estimación, hay que sumar los factores económicos que influyen en el proceso. El mercado del software es cómo el de los coches usados. El cliente evalúa coches de diferentes proveedores. A primera vista todos lucen cómo recién pintando y huelen a nuevo por dentro. El cliente sabe que no todos los coches son efectivamente igual de seminuevos. Y que el vendedor tratará de colocarle aquel vehículo que le reporte mayor beneficio. Por consiguiente, en ausencia de una forma de distinguir entre un vehículo bueno y uno malo, lo más sabio que puede hacer el cliente es elegir el más barato entre los que parecen iguales dado que así al menos minimiza sus pérdidas en el caso de que la compra resulte ser una tartana. Esto induce a los proveedores a bajar precios de forma temeraria en la esperanza de ganar un contrato a pérdida pero obtener beneficio en la actualización y mantenimiento de un software incompleto y defectuoso.

La diferencia entre estimar, planificar y presupuestar

Quien compra un desarrollo lo que quiere saber es cuánto dinero le va costar. Este cálculo requiere tres etapas: 1ª) estimación de esfuerzo, 2ª) planificación de proyecto y 3ª) negociación económica. Aquí vamos a cubrir sólo la parte de estimación de esfuerzo. La razón es quela planificación requeriría otro artículo entero, y la negociación económica, cómo ya he explicado, suele consistir en el regateo gitano más absoluto.

La moda actual es estimar el esfuerzo en unidades abstractas y no en horas/hombre. La razón es que el número de horas requeridas para desarrollar una funcionalidad puede variar (y varía) mucho dependiendo de la naturaleza del proyecto, de la calidad de las especificaciones y de la clase de mano de obra empleada. Por supuesto, al final se convierten las estimaciones abstractas en horas/hombre mediante un proceso que explicaré más adelante.

Proyectos cerrados versus “time & materials

Los presupuestos de los proyectos suelen presentarse en dos modalidades: 1ª) funcionalidad, precio y plazo previamente acordados, o 2ª) facturación de horas sobre la marcha según se vayan descubriendo necesidades.

Los departamentos financieros suelen abogar porque se compren proyectos cerrados debido a que bien los consideren cómo inversión en activo bien cómo un gasto, les gusta tener una cifra bien defenida que contabilizar. Pero no siempre se sabe a priori todo lo que se necesitará, es más, la mayoria de las veces no se sabe y en principalmente debido a ese desconocimiento inicial que surgieron las técnicas ágiles de desarrollo iterativo facturando al cliente por “time & materials”.

Al proveedor, en realidad, lo que más le interesa no es un proyecto cerrado ni “time & materials” sino cobrarle al cliente por el valor que el proyecto tiene para él. La razones son que el proveedor puede pedir más dinero, ya que el cliente rentabilizará sobradamente la inversión; y no se arriesga con una oferta a la baja en concurrencia competitiva con otros proveedores ni ve sus márgenes erosionados porque el cliente sabe cuánto cuestan realmente las cosas. En consultoría, la regla del dedo gordo para los márgenes es que estos no pueden nunca inferiores al 15% si el encargo se subcontrata enteramente a un tercero ni inferiores al 40% si el proyecto se realiza con recursos propios. Por debajo de estos umbrales mínimos el proveedor está en serio riesgo de acabar perdiendo dinero. Pero si el cliente tiene acceso a la contabilidad analítica del proveedor (sabe cuánto tiempo tarda en hacer algo y cuánto le cuesta la mano de obra por hora trabajada) entonces lo esperable es que el cliente trate de reducir el precio hasta dejar al proveedor en su coste de empresa más un 10%.

Calidad de las especificaciones y retrabajo

Es difícil exagerar la importancia de empezar con unas buenas especificaciones. El mayor porcentaje de problemas con el software proviene de que las especificaciones eran incompletas o erróneas.

Adicionalmente, los diseñadores gráficos saben mejor que nadie que el esfuerzo requerido para completar una tarea está relacionado con la cantidad de decisiones que tenga que tomar el cliente. Paradójicamente, a mayor cantidad de decisiones y responsabilidades por cuenta del cliente mayor coste. Es debido a dos razones: 1ª) que el tiempo empleado en comunicación y retrabajo aumenta y 2ª) que es difícil imponerle el cumplimiento de hitos en plazo al cliente y, por consiguiente, se generan más tiempos muertos de espera.

Definiciones previas

Vamos a introducir a continuación algunas definiciones que necesitaremos para hablar con precisión durante el proceso de estimación.

Objetivos (Targets) : Es lo que se pretende conseguir expresado en términos del valor entregado al cliente.

Funcionalidades (Features): Son las características del software descritas según su comportamiento.

Historias de Usuario (User Stories): Son conjunto de funcionalidades que deben implementarse juntas para alcanzar un objetivo.

Épicas (Epics) : Son grupos de historias de usuario que definen funcionalmente grandes porciones del software.

Estimaciones (Estimates) : Son predicciones de cuanto esfuerzo se requerirá para producir cada funcionalidad.

Planificación (Planning) : Esel proceso de conectar los objetivos con funcionalidades y sus estimaciones para producir un calendario de entregas. Es importante recalcar que las estimaciones no son planes para alcanzar un objetivo. Las estimaciones no deben ser una predicción condicionada por los objetivos de negocio.

Expresiones de probabilidad (Probability confidence statements): Son predicciones sobre el futuro que incluyen una probabilidad de ocurrencia expresada cómo un porcentaje. Cuando debido a una incertidumbre irreducible las estimaciones incluyen una expresión de probabilidad, esta no debeser inherentemente ambigua del estilo «altamente probable» o «muy improbable». Las afirmaciones con probabilidad deben usar un porcentaje: «Llegaremos a esa fecha de entrega con un 85% de probabilidad» incluso si el porcentaje en sí mismo es otra estimación. La razón es que, incluso sin un fundamento cuantitativo para los porcentajes, su uso reduce el número de malentendidos entre las partes. Por consiguiente, los porcentajes no deben interpretarse cómo una probabilidad sino cómo una métrica de lo que tenía en mente quien hizo la estimación.

Rangos (Ranges): Son intervalos de tiempo dentro de los cuales se espera que una funcionalidad esté completada. Los rangos se pueden expresar cómo una Fecha ± X Unidades de Tiempo o cómo un triplete [fecha más temprana de entrega, fecha más probable de entrega, fecha más tardía de entrega] lo cual es equivalente a hablar de mejor caso, caso medio y peor caso. Por convenio, se puede considerar que la fecha más probable de entrega es aquella en la cual la funcionalidad estará lista con más de un 75% de probabilidad y la fecha más tardía de entrega es aquella en la cual la funcionalidad estará lista con más de un 95% de probabilidad.

Definición de «Funcionalidad Lista» (Definition of Ready): La definición precisa de cuándo una funcionalidad está lista para ser entregada, usada y facturada es uno de los aspectos más controvertidos del proceso de desarrollo de software. Cómo mínimo, cada funcionalidad debe haber pasado los tests unitarios del desarrollador, las pruebas de integración de sistemas, las pruebas funcionales del equipo de testeo y la validación del cliente. Pero ningún software está realmente listo para pasar a producción sólo porque haya pasado unas pruebas. Ningún fabricante sensato de automóviles pondría un nuevo modelo en una cadena de producción sólo porque ha pasado algunas horas de prueba en un circuito. Lo que mejor determina la fiabilidad de un software es la cantidad de horas en las que se ha observado su funcionamiento libre de fallos en condiciones de uso reales o indistinguibles de las reales. Además, puede haber requerimientos adicionales para que algo esté listo, por ejemplo:

  • Documentación
  • Auditoría de seguridad
  • Auditoría legal
  • Pruebas de carga
  • Monitorización y alertas

El estilo de desarrollo

Para el propósito de estimar, se pueden considerar dos grandes tipos de estilo de desarrollo; secuencial e iterativo, que a su vez tienen los siguientes subtipos.

Prototipado Evolutivo Iterativo (Iterative Evolutionary Prototyping): Es el estilo que se emplea cuando los requerimientos no son bien conocidos.

Programación Extrema Iterativa (Iterative Extreme Programming): En este estilo sólo se definen los requerimientos que serán implementados en la siguiente iteración.

Entrega secuencial por etapas (Sequential Staged Delivery): En este estilo la mayoría de los requerimientos se proporcionan al inicio del desarrollo. Un caso especial es el Proceso Unificado Racional (Rational Unified Process, Jacobson, Booch, 1999) en el cual se busca que al menos el 80% de los requerimientos estén bien definidos al inicio.

Entrega Evolutiva (Evolutionary Delivery): Este estilo define cualquier cosa entre no tener casi ningún requerimiento al principio y tenerlos casi todos. Y su acercamiento es bien iterativo, bien secuencial dependiendo de cuántos requerimientos se disponga.

Scrum: Es el estilo de desarrollo más en boga actualmente. Consiste en coger un conjunto de funcionalidades que pueden ser implementadas en un sprint. Un sprint es un intervalo arbitrario de tiempo, pero no muy corto ni muy largo, normalmente entre 15 y 30 días. Una vez que se ha acordado el sprint, el cliente no puede hacer ningún cambio sobre ese sprint. Debido a que Scrum no admite modificaciones sobre la marcha dentro de un sprint, es en parte un estilo secuencial, pero, debido a hay múltiples sprints, es también iterativo.

Factores que afectan a las estimaciones

Si bien las estimaciones de las que tratamos aquí son de índole técnica, existen factores externos que no se pueden ignorar a la hora de realizarlas. Entre los más importantes cabe citar:

  • Incertidumbre es las especificaciones.
  • Carencia de implicación de los usuarios en la validación de requerimientos.
  • Cambios en el alcance y prioridades del proyecto sobre la marcha.
  • Capacitación profesional de los recusos humanos empleados.
  • Cambios en las plataflormas y herramientas subyacentes.
  • Cambios frecuentes de contexto entre actividades no relacionadas.
  • Indisponibilidad de terceras partes involucradas en el proceso.
  • Claridad de los requerimientos de fiabilidad.
  • Requerimientos de documentación.
  • Cambios en las dependencias con sistemas externos.
  • Tamaño del proyecto.
  • Comunicación y reuniones.

Qué contar y cómo contarlo

El método que se propone aquí es hacer algo similar a un escandallo de producción. Se realiza un inventario de las piezas a fabricar, se calcula el coste de cada una por separado y luego se suma. En un proyecto de software hay muchas cosas que pueden considerarse piezas, tanto de alto nivel cómo requerimientos legales, casos de uso, historias de usuario, etc. cómo artefactos técnicos tipo páginas web, tablas en base de datos, informes, etc.

Las piezas que merece la pena contar deben cumplir ciertas características:

    • Deben estar altamente correlacionadas con el tamaño del software a producir.
    • Se debe poder contar antes de que empiece el desarrollo.
    • El conteo debe producir una media estadísticamente significativa.
    • Contar las piezas debe requerir poco esfuerzo.

Algunos ejemplos de piezas útiles:

      • Casos de Uso
      • Historias de Usuario
      • Peticiones de Cambio
      • Tablas en Base de Datos
      • Reglas de Negocio
      • Clases
      • Servicios Back-End
      • Fragmentos del Front-End
      • Formularios
      • Páginas Web Completas.
      • Informes
      • Archivos de configuración
      • Casos de Prueba

A cada pieza se le asignará un tamaño o complejidad, es decir, podemos hablar, por ejemplo, de formularios simples (2-4 campos) medios (4-12 campos) y complejos (+12 campos).

A cada pieza se le asignará una medida del esfuerzo requerido para fabricarla llamada story points. Los story points son una estimación del esfuerzo independiente de los factores que afectan a la productividad. Están fuertemente correlacionados con el número de horas necesarias para producir la pieza, pero no son horas. Los story points sirven para desacoplar la estimación de esfuerzo de la cantidad de tiempo requerido, por ejemplo, digamos que para cavar una piscina de 8×4×2 metros hay que sacar 64m³ de tierra, eso serían los story points: 64. Luego el tiempo necesario para cavarla depende de si lo haces a pico y pala o cuentas con una excavadora.

Además, los story points sirven para medir la productividad. En un equipo de trabaja mejorando contínuamente sus habilidades, procesos y herramientas la tendencia que se debe observar es hacia el incremento de número de story points producidos por semana. Es decir, con las mismas horas de trabajo se espera que el equipo tienda a producir más valor con el paso del tiempo.

Aquí definiremos por convenio un story point cómo la unidad atómica de trabajo que no puede ser subdividida con propósitos de estimación. Grosso modo, un story point equivale a entre dos y cuatro horas de trabajo, ya que es prácticamente imposible realizar ningún cambio aunque sea algo tan trivial cómo cambiar dos líneas en un fichero de configuración en menos tiempo si se tiene en cuenta el tiempo necesario para leer y entender el cambio requerido, verificar que ha funcionado y procesar la burocracia asociada a la petición de cambio.

Luego en resumen el método de estimación de esfuerzo consiste en listar las funcionalidades de producto, para cada funcionalidad enumerar las piezas que requiere y a cada pieza asignarle una cantidad de story points. Esto es lo que hace el siguiente Excel de ejemplo:

Plantilla de Estimacion de Esfuerzo de Desarrollo de Software

Estimaciones de alto nivel

Al principio de todo es posible que no se pueda hacer un escandallo porque las piezas que se requerirán son aún desconocidas. En primera aproximación, una cosa que se puede hacer se conoce cómo t-shirt sizing (a mi me gusta más llamarlo cake sizing). La idea es muy sencilla: a cada funcionalidad se le asigna una categoría de complejidad a ojo de buen cubero: minúscula, muy pequeña, pequeña, mediana, grande, muy grande, enorme. Cada categoría se correlaciona con un número de story points.

El proceso de Estimación Wideband Delphi

Una forma de asignar story points a las funcionalidades es el poker planning el cual consiste en que los técnicos se reunen y literalmente apuestan cuanto esfuerzo va a requerir una funcionalidad. Este método presenta varios inconvenientes. En primer lugar no es sistemático debido a que usa juicios ad hoc en lugar de contar piezas. Además, se sabe que la estimación de uno de los técnicos puede influenciar la de los otros. Es posible que un miembro del equipo sea más respetado y por ello su opinión subjetiva tenga más peso que los juicios objetivos de otros miembros del equipo, o puede que en cuanto un miembro haya hecho una estimación los otros tiendan a llegar precipitadamente a un consenso. Por estos motivos Boehm propuso en 1981 lo que denominó Wideband Delphi Estimation Process cuya técnica es la siguiente:

1. Se selecciona un pequeño grupo de personas para hacer cada estimacion.
2. Se designa un coordinador delphi para cada estimación.
3. El coordinador pide que cada miembro haga estimaciones independientemente.
4. El coordinador recopila las estimaciones y las consolida.
5. Durante la consolidación, el coordinador puede descartar estimaciones que están claramente desencaminadas.
6. El coordinador convoca una reunión para acordar con los miembros del equipo la estimación final.

Calibrado

Debido a la incertidumbre inicial en las estimaciones y a que la estimación se genera de forma independiente de la cantidad de horas necesarias, es necesario calibrar el modelo que se use de dos formas. Primera hay que tener alguna métrica del márgen de error en las estimaciones. Esto requiere de algunas matemáticas que me voy a llevar a un apéndice para no fastidiar al lector no técnico ni a aquellos sin ganas de leer sobre principios estadísticos sobre la marcha. Y la segunda es una correspondencia entre story points y horas/hombre que debería ser actualizada en cada iteración.

Conclusión

Para producir estimaciones consistentes a través de las iteraciones se requiere un método sistemático y repetible.

Este método puede ser un proceso Wideband Delphi que produce story points asignados para cada funcionalidad.

Proceso de Estimación

Apéndice A: Checklist de Estimación

  • ¿Está claramente definido lo que se está estimando?
  • ¿Incluye la estimación todos los tipos de desarrollo necesarios para completar la funcionalidad?
  • ¿Incluye la estimación todas las áreas funcionales?
  • ¿Tiene en cuenta la estimación los requerimientos de seguridad, auditoría y rendimiento?
  • ¿Tiene la estimación suficiente nivel de detalle cómo para no esconder ningún trabajo inesperado?
  • ¿Están los miembros del equipo que tendrá que implementar de acuerdo con la estimación?
  • ¿La estimación es para software nuevo o para modificar otro existente?
  • ¿Se asume que la productividad será similar a aquella en otros desarrollos comparables en las mismas condiciones?
  • ¿Incluye la estimación un peor caso, caso medio y peor caso?
  • ¿Es el peor caso realmente lo peor que puede pasar con alguna probabilidad?
  • ¿Se han documentado todos los prerrequisitos, restricciones y asunciones?
  • ¿Ha cambiado el entorno desde que se hizo la estimación?
  • ¿Están los recursos humanos necesarios suficientemente asignados y comprometidos?

Apéndice B: Agregados y medidas de error

Para hacer planificación de un proyecto se necesita algo más que las estimaciones individuales. También hay que poder:

1. Agregarlas.
2. Hacer un análisis PERT.
3. Estimar el márgen de error.

Ninguna de esas es trivial. No es buena idea simplemente sumar todas las estimaciones, la razón es que para cada estimación existe (o debería existir) un mejor caso, un caso medio y un peor caso; medidos en story points. Para crear un sumatorio significativo hay que tener en cuenta la desviación típica, una medida de la variación de un conjunto de datos numéricos que no tengo espacio para explicar aquí. De modo que lo voy a resumir a tope con una receta.

Para menos de diez estimaciones, lo mejor es tomar el mejor caso y el peor caso para un cálculo aproximado de la desviación típica hecho de la siguiente forma:

Desviacion Típica = (Suma de los peores casos – Suma de los mejores casos) / D

Donde D es un divisor tomado según la siguiente tabla:

Si el esfuerzo real está dentro del rango estimado al menos un X % de las veces Entonces tomar el dividor D cómo
20% 0,51
40% 1
50% 1,4
60% 1,7
70% 2,1
80% 2,6
90% 3,3
99% 6

La desviación típica se puede utilizar para calcular la probabilidad de que el esfuerzo real sea mayor o menor que el estimado.

Un X % de las veces El esfuerzo real será menor o igual que
2% Estimación – (2 × Desviación Típica)
10% Estimación – (1,28 × Desviación Típica)
16% Estimación – (1 × Desviación Típica)
20% Estimación – (0,84 × Desviación Típica)
25% Estimación – (0,67 × Desviación Típica)
30% Estimación – (0,52 × Desviación Típica)
40% Estimación – (0,25 × Desviación Típica)
50% Estimación
60% Estimación + (0,25 × Desviación Típica)
70% Estimación + (0,52 × Desviación Típica)
75% Estimación + (0,67 × Desviación Típica)
80% Estimación + (0,84 × Desviación Típica)
84% Estimación + (1 × Desviación Típica)
90% Estimación + (1,28 × Desviación Típica)
98% Estimación + (2 × Desviación Típica)

Las estimaciones de desviación sobre las estimaciones, sirven para introducir buffers de seguridad los cuales pueden introducirse a nivel de funcionalidad o por camino crítico de proyecto usando PERT, una técnica fuera del ámbito de este artículo.

Apéndice C: Herramientas de estimación

La lista de herramientas de estimación en Wikipedia es sorprendentemente corta y ni siquera incluye algunas herramientas relativamente conocidas cómo SystemStar. Ahsta dónde yo sé, todo el mundo que conozco usa bien algo encima de JIRA bien Excel. O algunos herramientas propias.

Apéndice D: Otros métodos de estimación

El método propuesto aquí no es para nada el único posible para estimar. De los métodos alternativos voy a citar sin explicarlos sólo tres para el lector interesado en leer más: Putman’s Software LIfecycle Management, COCOMO, y Puntos Función IFPUG. COCOMO require, a mi juicio, un nivel de madurez en la recolección y explotación de datos que la mayoría de las organizaciones simplemente no alcanzan. Respecto de los Puntos Función yo creo que están obsoletos. Los Puntos Función se inventaron para estimar el esfuerzo de procesos batch que convertían datos de entrada en datos de salida. Entonces la complejidad del proceso es bastante bien aproximada por la complejidad de las entradas y las salidas. Pero los puntos función no se inventaron originalmente para estimar el esfuerzo de interfaces de usuario complicados e interactivos cómo los que existen en la mayoría de las aplicaciones.

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Qué hacer cuando una situación parece desesperada

Iba a tirar este artículo a la basura. La razón es le pedí a alguien que lo leyera y me diese su opinión antes de publicarlo. Me dijo que sólo es un «puñado de vaguedades contradictorias evidentemente copiadas de Internet sin ninguna historia ni aporte personal de los que le gustan a la gente». Pero, a reglón seguido de decir eso, el crítico recibió una llamada de teléfono y se puso a pegarle gritos a su interlocutor. Creo que hablar de uno mismo es pedantería pues, parafraseando a Andy Warhol, todos tenemos nuestros quince minutos de heroísmo. De modo, que, sin hablar de mi mismo, voy a dejar el texto original cómo estaba, y no es copiado de Internet.

Todos nos enfrentamos en algún momento de la vida a una situación cuyo desenlace fatídico parece inevitable. No obstante lo cual, se sabe y está más que comprobado que los milagros existen. En este post enumero doce cosas que pueden hacer posible que nos suceda un milagro.

1. Mantén la calma. Sea lo que sea que te esté sucediendo, el primer requisito para salir airoso de la situación es mantener la serenidad necesaria. Si entras en pánico no podrás pensar con claridad y si no piensas no encontrarás la solución.

2. Deja de cavar hacia abajo. Para salir de un pozo al que te has caído hay que empezar dejando de cavar hacia abajo. Esto parece obvio, pero es muchísima la gente quien, por ejemplo, paga una deuda económica contrayendo otra aún peor. O siente una deuda emocional y entonces bebe pero el alcohol les priva de la capacidad para lograr el cambio que necesitan en su vida.

3. Apaga la verborrea mental. La imaginación no sirve para ver el mundo cómo es, sino cómo podría ser. Esta es una habilidad fantástica de los humanos, pero asimismo una terrible maldición cuando nuestra mente se llena de pensamientos obsesivos sobre futuros horripilantes. Infórmate bien y limítate a clarificar los hechos objetivamente verificables sin contarte historias especulativas a ti mismo. Luego puedes salir a correr en zapatillas de deporte o meditar o hacer cualquier otra actividad que te mantenga saludablemente ocupado en el tiempo de espera durante el que no puedes hacer nada.

4. No te precipites. Un elevado porcentaje de resultados catastróficos en situaciones difíciles son consecuencia de la precipitación. Sobre todo cuando la dinámica involucra a una parte contraria para quien el tiempo juega en su contra y no quiere que nos demos cuenta de ello. Todas las personas sentimos antes de pensar. Esto es debido a que la parte más primitiva del cerebro responde más rápidamente a los estímulos que el neocórtex. Aunque las emociones tienen una utilidad, en momentos complicados nos inducen con frecuencia a tomar decisiones incorrectas.

5. O todo lo contrario, ¡actúa inmediatamente!. A veces no es demasiado tarde ni está todo perdido. Deja de procastinar. Una acción audaz y rápida puede salvar el día. En muchas ocasiones la solución es más sencilla de lo que nos imaginamos. Sólo hay que intentarlo.

6. Pide ayuda. Los supervivientes judíos a la persecución nazi cuentan que la probabilidad de sobrevivir al holocausto es proporcional a la cantidad de gente que conoces quienes te esconderían en su casa si lo necesitas. El orgullo y la necesidad de aceptación social son muy malos compañeros para superar una crisis. Si no puedes conseguir una gran ayuda, empieza por solicitar una pequeña ayuda. Esto es por dos motivos: primero porque solucionar parte de un problema ya es un avance, y segundo porque las personas tienen tendencia a seguir ayudando en mayor medida cuando ya han ayudado previamente aunque sea un solo un poco.

7. Compórtate como si estuvieses ganando. Una de las cosas que distingue un equipo deportivo bueno de otro totalmente excepcional es la capacidad de sus jugadores para continuar un partido que van perdiendo por goleada jugando como si estuviesen empatados e intentando llevar la delantera. Cuando las cosas te estén saliendo mal finge y sigue comportándote cómo si te estuviesen saliendo bien hasta que efectivamente te salgan bien.

8. Sal corriendo y no mires atrás. Un cobarde sirve para dos guerras. Un héroe casi siempre es lo mismo que un bocadillo de carne picada.

9. Haz que crean que estás totalmente chiflado. Los negociadores profesionales se basan en la teoría de juegos de John Forbes Nash. Según esta teoría el juego termina cuando se alcanza el equilibrio que es la situación en la que ninguna de las partes tiene nada que ganar con un movimiento adicional. El problema es cuando el equilibrio es que la otra parte gana todo y tu lo pierdes todo. Es la táctica del prófugo que, viéndose rodeado, saca una granada y grita: “¡volaremos todos!”.

10. Quema tus naves. Como cuentan algunos historiadores que hizo Alejandro Magno en el siglo III antes de Cristo en la costa Fenicia o Hernán Cortés en 1519 para evitar cualquier fuga de los hombres que no secundaban su rebelión contra el gobernador de Cuba.

11. Continúa con disciplina. En una pared leí en cierta ocasión que el éxito es continuar donde otros abandonaron. A veces lo único que uno tiene que hacer es mantenerse en pie parando golpes con la cara como hacía Rocky Balboa. Los que simplemente siguen andando y andando irremediablemente llegan a un lugar en el que miran a su alrededor y se dan cuenta de que es el único que queda en pie.

12. Nunca pierdas la fe. La fe es una creencia que no está sustentada en pruebas. O más bien yo diría una seguridad que contradice todos los indicios aparentes. La fe existe por un motivo y es que se sabe que mueve montañas.

Por último, me gustaría añadir que cuando uno está eligiendo compañeros de viaje para cualquier empresa lo más importante en lo que hay que fijarse es en los valores de la otra persona, porque cuando la cosa se ponga fea, y siempre se pone muy fea en algún momento, lo único que quedará e importará de esa persona es su integridad y su grado de compromiso.

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Facebook podría convertirse en el mayor banco central del mundo

Se van acumulando los rumores de que Facebook está preparando el lanzamiento de su propia criptomoneda. El New York Times publicó un artículo en febrero diciendo que Facebook seguiría los pasos de Telegram, que tras su I.C.O. (Initial Coin Offering) de 1.200 millones de dólares consiguió una ronda de financiación de 850 millones de dólares y tiene en curso otras dos por otros 850 cada una.

En breve entraré en los pocos detalles conocidos de los planes de Telegram y Facebook. Pero lo fundamental es que si Facebook hace una I.C.O. exitosa entre sus 2.700 millones de usuarios (combinando Facebook, Instagram y Snapchat) podría convertirse en poco tiempo en el banco central más grande del mundo ya que Facebook dispondría de una ingente cantidad de criptomonedas respaldadas en todo tipo de divisas y eso es, en el fondo, lo que hacen los bancos centrales: emitir moneda respaldada en reservas de divisas.

Cada vez que aparece un invento útil se deben cumplir al menos cinco requisitos para que llegue al mercado de consumo masivo:

  1. Que funcione lo bastante bien
  2. Que sea lo suficientemente asequible
  3. Que no haya fricción en la adopción
  4. Que se produzca un “efecto llamada” desde los usuarios existentes a los nuevos
  5. Que sea legal

El freno a la expansión de las criptomonedas ha sido causado por su deficiente cumplimiento de estos requisitos. (1) Existen muchas tecnologías similares pero incompatibles entre ellas (algo así cómo lo que sucedió durante la guerra de los formatos en los reproductores de video en los 70). (2) Para los usuarios es peligroso tener criptomonedas debido a su altísima volatilidad. (3) Es demasiado difícil para el usuario medio conseguir una cartera de Bitcoin o cualquier otra crypto. (4) Las cuantiosas pérdidas de los inversores ingénuos en la burbuja y la altísima volatilidad han causado que las criptomonedas no sean un buen refugio cómo el oro (5) Cada vez hay más leyes que requieren la identificación de las partes intervinientes en una transacción con criptomonedas lo cual desvirtua el uso original para el que fueron creadas: la tenencia y transferencia anónima de riqueza.

Facebook podría sortear de un plumazo todos estos obstáculos dando paso a una nueva era en el comercio. No sólo podrían convertir en irrelevantes a los bancos para las transacciones de compra/venta de pequeña cuantía y a los servicios cómo Western Union para las remesas de dinero , sino que también podrían desintermediar a los emisores de tarjetas cómo VISA y MasterCard. Por poner sólo un ejemplo de la escala, según el Banco Mundial, los hindues residentes fuera de India enviaron en 2017 70.000 millones de dólares a su pais de origen.

Facebook podría crear un stablecoin, un tipo de criptomoneda que, a diferencia de Bitcoin, no cambia de valor rápidamente debido a que está respaldada por un fondo de divisas (tipicamente dólares americanos,  euros, francos suizos y otras) y, además, no existen más criptomonedas que divisas.

Según los rumores, Facebook se está tomando el proyecto muy en serio, con el ex-presidente de PayPal David Marcus en nómina a la cabeza en el más riguroso secreto.

Personalmente, opino que el impacto de que Facebook lance una criptomoneda difícilmente puede sobrevalorarse. No sólo por su grado de disrupción sino por sus consecuencias potenciales para Facebook. Ya de un tiempo a esta parte hay quienes andan haciendo lobby en el Congreso Estadounidense para que a Facebook se le apliquen leyes antimonopolio similares a las que se impusieron a AT&T (léase, por ejmplo, Zucked) . Además, existe una incompatibilidad fundamental entre el anonimato que proporciona valor fundamental a las criptomenedas y el espionaje sistemático a ultranza de Facebook.

La oportunidad en criptomonedas es tan grande que por supuesto habrá muchos competidores además de Facebook. Otras aplicaciones de chat tales cómo Kik, LINE, Kakao y Status bien tienen planes cripto bien han hecho ya ICOs por centenares de millones de dólares. En febrero de 2018 Forbes calificó la ICO de Telegram cómo la madre de todos los timos. Pero hay que tener en cuenta de que Telegram hizo la clásica ICO de moneda creada a partir de la nada, a diferencia de lo que sería el hipotético stablecoin de Facebook. Sobre la tecnología de Telegram, se ha llegado también a escribir que es 600 millones de toneladas de mierda por motivos demasiado técnicos para detallarlos aquí. Pero es asimismo dudoso que Facebook produzca una mierda cómo el Empire State Building, o, al menos, no es eso a lo que nos tiene acostumbrados.

 

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El boom de los asistentes de voz y sus implicaciones

 Hace unos días me encontré un vídeo de Xabi Uribe-Etxebarría acerca de los asistentes de voz y Sherpa. En realidad, discrepo con la tesis fundamental del vídeo afirmando que los asistentes de voz llegarán a ser cómo nuestra conciencia (luego contaré mis razones) pero el vídeo me impresionó igualmente y la evolución última de los asistentes no los hace menos útiles hoy, ni tampoco resta su capacidad expansión desde que vienen pre-instalados en los smartphones. Tanto Google cómo Amazon se enzarzaron en 2018 en agresivas campañas navideñas abaratando precios para colocar centenares de millones de dispositivos Echo y Google Home en los hogares.
Cómo en otros artículos anteriores, voy a empezar comentando lo menos técnico y más asequible para todos los públicos e iré profundizando paulatinamente en la tecnología para que cada cual pueda abandonar la lectura cuando prefiera.

Penetración de los asistentes de voz

Vayamos primero con las cifras. Un informe de Kantar and Sonar estima que actualmente 600 millones de personas usan un asistente de voz al menos una vez por semana. Estados Unidos, Alemania y España llevan la delantera en cifras de penetración.

Amazon declaró a finales de 2018 que había vendido en total más de 100 millones de dispositivos Echo, se estima que Googe lleva vendidos 52 millones de dispositivos Google Home y hay más de otros 100 millones de Baidu DuerOS en Oriente.

Las cuotas de mercado podría variar según vayan entrando en el mercado nuevos competidores, pero lo que parece claro es que el porcentaje de gente usando asistentes de voz sigue aumentando vertiginosamente.

Para qué se usan los asistentes de voz

Yo soy un escéptico tecnológico. Por consiguiente, todavía no he conseguido entusiasmarme con ningún uso de los asistentes de voz pues creo que son cómo las apps que informan sobre el tiempo, que la gente se ha acostumbrado a usar porque han perdido la capacidad de evaluar las condiciones meteorológicas mirando por la ventana. Sin embargo, las navidades pasadas tuve una epifanía: mi tío cogió su iPad y le preguntó de viva voz: “¿pueden los jilgueros vivir en cautividad?” Mi tío tiene acento andaluz ergo la consulta sonó más bien cómo: “¿pueden lo hilguero viví en cautividá?” Estaba esperando a que me pidiese ayuda pero, sorprendentemente para mi, encontró lo que buscaba sin dificultad. Me sorprendí porque, según una encuesta sobre asistentes de voz con 1.000 personas en Gran Bretaña, casi la mitad de los británicos reciben respuestas extrañas porque el asistente de voz no entiende su acento. Descubrir esto me hizo sentirme menos culpable de mis limitaciones para entender el inglés oriundo de ciertos condados.

La anécdota no es puntual. La mayoría de las interacciones con los asistentes de voz son para buscar información en Internet o hacer preguntas sobre productos o sobre cómo llegar a un sitio. Con la particularidad de que el primer resultado de la consulta es probablemente el único que el usuario tendrá en consideración.

Fuente: Kantar & Sonar

Aunque se intuye que hay una buena oportunidad para el comercio electrónico la tendencia hacia el aumento de compras mediante interfaces de voz aún no está del todo clara. Un informe de Accenture afirma que al 60% de los británicos que tienen un Echo le gustaría usarlo para comprar, pero sólo el 7% ha hecho alguna compra mediante el interfaz de voz. También existen evidencias de que los interfaces de voz promueven el up selling y las compras recurrentes, cosa que no es de extrañar, ya que cualquier interfaz que facilite el proceso de compra y lo haga más ubicuo tendrá sin duda el efecto de incrementar las ventas.

Por el momento, los colectivos que parecen mejor público objetivo para los asistentes de voz son cuatro: 1) adultos ocupados con tareas, 2) niños que aún no han aprendido a leer bien, 3) personas mayores con dificultades para ver bien las letras en un smartphone y dificultades para entender cómo se usan las aplicaciones y 4) personas con discapacidad visual.

El 25% de los usuarios se llevan el loro a la cama, lo cual adivino que es para que les despierte en la mañana. El 15% lo usan para mantener a sus hijos entretenidos.

Fuera de casa, el uso más común de los asistentes de voz que llevan los smartphones es en el automóvil.

El mayor obstáculo para la penetración es que la gente intenta evitar el uso los asistentes de voz en público.

Para qué no sirven los asistentes de voz

Algunos tienen la visión de los asistentes de voz cómo sistemas que eventualmente evolucionarán hacia convertirse en un eficiente ayudante para completar las necesarias tareas contextuales en nuestra vida diaria. Yo personalmente opino que esa creencia está basada en un entendimiento erróneo de lo que es la inteligencia artificial en realidad.

Voy a exponer lo que es en el fondo la I.A. con la mayor brevedad que me es posible.

Consideremos la siguiente tabla de valores:

x y
3 5
8 10
14 16
37 39

Hasta un niño preescolar conocedor sólo los rudimentos más básicos de la aritmética podría darse cuenta de que la tabla contiene los valores de una función f(x) tal que f(x)=x+2 Eso es en esencia lo que hace la inteligencia artificial, averigua cual es la función que convierte los valores de la columna de la izquierda en valores de la columna de la derecha. Lo que sucede es que los datos pueden ser infinitamente más complicados. Sólo por poner un ejemplo: supongamos que estamos intentando hallar el significado de una frase de cinco palabras sobre un vocabulario de veinte mil palabras. Entonces la cantidad de frases posibles es 3,2 × 10²¹ muchas de ellas sin significado, o con un significado que no se puede desambiguar.

La inteligencia artificial, actualmente, no comprende ni razona, ni entiende el significado real ni mucho menos es capaz de aconsejarnos sabiamente. Sólo identifica patrones y encuentra relaciones.

He escrito en un post anterior sobre los desafíos de la incertidumbre en el lenguaje natural. Sería estupendo si pudiésemos decir:

— “Alexa, si hay tráfico en la Autopista Tres envía un correo electrónico a los asistentes de mi próxima reunión avisándoles que llegaré quince minutos tarde”.

Muy bien pero ¿Cual es el umbral de intensidad del tráfico tiene que haber en la Autopista Tres (medido en cantidad de vehículos por hora que pasan por un punto) para que Alexa ejecute este mandato? ¿Y qué sucede si el tráfico aumenta súbitamente debido a un accidente cuando el conductor ya ha rebasado el lugar del accidente? Lo que la máquina debería entender es realmente cual es nuestra intención y reinterpretar lo anterior en algo así cómo:

— “Alexa, monitoriza constantemente mi posición GPS durante los próximos treinta minutos y si calculas que voy a llegar más de cinco minutos tarde a mi reunión de las nueve entonces envía un correo electrónico a los asistentes a la reunión [de las nueve] avisándoles de mi retraso estimado”.

Hay incluso quienes sugieren que los asistentes de voz deberían llamar a la policía automáticamente si detectan que se está produciendo un crimen.

Además, cómo explica María del Carmen Martínez Carrillo en sus artículos Knowledge and Conversation y Repair Sequences existen muchos problemas abiertos en las conversaciones hombre-máquina; cómo el que los humanos a menudo expresan sus deseos indirectamente con frases del estilo:

— “¿Tienes apuntes de la clase del viernes?
cuando realmente quieren decir
— “¿Puedes prestarme tus apuntes de la clase del viernes?”.

O también que en las conversaciones en lenguaje natural se producen muchos errores que los interlocutores reparan sobre la marcha:

— “¿Sabes dónde está esa cervecería en la cual venden cervezas a 50€?
— “¿Quieres decir cervezas a 50¢?

Es posible entrenar a la inteligencia artificial para que sea sensible al contexto y pueda seguir la secuencia de la conversación. Por ejemplo, con una pregunta:

— “¿Quién fue el undécimo presidente de Estados Unidos?
seguida de otra pregunta
— “¿Entre qué años gobernó ese señor?

y que el asistente entienda que “ese señor” se refiere a James Knox Polk. Hoy en día Google puede hacer esto, Siri todavía no.

Falta aún un largo camino por recorrer. Las utilidades existentes actualmente son en el fondo sólo sofisticados reconocedores de patrones y el modelo de desarrollo no es escalable para manejar conversaciones (en el apartado dedicado a la tecnología utilizada por los asistentes de voz explicaré por qué). Hay decenas de miles de aplicaciones a medida para Alexa (conocidas cómo Skills) pero más de la mitad de las carecen de evaluaciones de usuario, menos de diez tienen más de mil evaluaciones y diez de las quince primeras en el ranking sirven para reproducir música ambiente gracias a que alguien tuvo la fantástica idea de que además de aceptar comandos de voz los asistentes contasen con altavoces de calidad.

En los próximos años asistiremos a una mejora vertiginosa en los interfaces de lenguaje natural porque el número de patrones es grande pero no infinito y porque al proporcionar herramientas cómo el Skills de Alexa los proveedores podrán aprovecharse del crowsourcing para mejorar el entendimiento de la máquina y sus respuestas interactivas.

¿Nos espían constantemente los asistentes de voz?

Por ahora, los asistentes de voz no nos espían todo el tiempo pero lo harán. Actualmente, los asistentes escuchan permanentemente en busca de una frase de inicio cómo “OK Google” o “Hey Cortana” A partir de ese momento empiezan a enviar toda la conversación que sigue a un servicio de grabación y análisis en la nube en el cual es posible revisar y eliminar conversaciones grabadas. No obstante, tanto Amazon cómo Google han solicitado sendas patentes de algoritmos que identifican palabras clave e inician un análisis de lo que se está diciendo para detectar oportunidades comerciales. Conversaciones cómo “Cariño, recuerda que el mes que viene caduca el seguro del coche y hay que renovarlo” son oro puro para los departamentos comerciales de las aseguradoras.

Incluso ya han empezado a aparecer los equivalentes de los bloqueadores de anuncios y rastreadores web cómo Project Alias, un «parásito» Open Source DIY basado en Raspberri Pi que impide a Amazon Echo o Google Home escuchar cuando no están siendo utilizados.

Project Alias

Google Home con un parásito Alias impreso en 3D

En Estados Unidos hay al menos un caso conocido, en el cual la policía solicitó las grabaciones de un asistente de voz para investigar un crimen. Finalmente el asunto se resolvió porque el sospechoso accedió voluntariamente a permitir el acceso policial a las grabaciones. Pero eso no sienta ningún precedente legal en cuanto a si Amazon o Google deberían entregar la información de que disponen a las autoridades ante la sospecha de una vulneración de la ley. También hay otro caso, por cierto, en que la policía solicitó las lecturas de un medidor de agua para investigar si la escena de un crimen había sido lavada con anterioridad a informar sobre lo sucedido.

De un tiempo a esta parte, las empresas dominantes en software web y móvil han demostrado sistemáticamente su total falta de respeto por la privacidad de los usuarios. Los sucesivos escándalos en Facebook han enmascarado que Google y Amazon y todos los que pueden hacen el mismo uso y abuso de tanta información cómo puedan recabar sobre los usuarios.

¿Pueden los asistentes de voz ser perniciosos para los niños?

El efecto que los asistentes de voz pueden tener en el comportamiento y desarrollo infantil es aún desconocido. Las preocupaciones varían desde temer que el niño atribuya rasgos antropomórficos al dispositivo hasta que el niño piense que Alexa es un dios todopoderoso.

Algunos padres se quejaron de que los asistentes no requieren ser tratados con amabilidad y esto podría fomentar el uso de lenguaje abusivo. La respuesta de Amazon y Google fue crear “palabras mágicas” que proporcionan refuerzos positivos al usuario cuando dice “por favor” y otras expresiones de cortesía.

Otra cuestión abierta es que los padres querrán que los asistentes de voz den respuestas diferentes a los niños de las que les darían si fuesen adultos. Por ejemplo, supongamos que un niño de 4 años pregunta: «Alexa ¿quién es Papá Noel?«.

¿Pueden los asistentes de voz ser sexistas?

Creo que hoy en día es imposible tratar ningún tema sin que aparezca la cuestión de género. Los asistentes de voz están en la picota por fomentar presuntamente actitudes machistas. ¿La razón? Pues simplemente porque tienen voz de mujer. Durante las pruebas con usuarios, todas las empresas cómo Amazon, Apple, Google o Microsoft probaron voces femeninas, masculinas y neutras (técnicamente es posible sintetizar una voz en la que no se pueda identificar claramente el género). Los usuarios de prueba expresaron mayoritariamente su preferencia por las voces femeninas y cómo consecuencia las empresas le pusieron a los asistentes voz de mujer. La explicación es que se identifica un asistente de voz con una diligente secretaria o una abnegada esposa que organiza el día y se ocupa de las tareas contextuales. Sin embargo, IBM le puso voz masculina a su sistema experto de diagnóstico médico basado en Watson y le hizo hablar con frases cortas y asertivas. En este caso por la imagen de un médico es eminentemente una figura masculina que hable con frases cortas y asertivas.

Cuales son las tecnologías en las que se basan los asistentes de voz

La primera versión de Dragon NaturallySpeaking capaz de convertir un dictado continuo de voz a texto data de 1997. Siri ha estado entre nosotros desde el iPhone 4S lanzado en 2011 con tecnología proveniente de Nuance.

Para que los asistentes domésticos de voz pudieran convertirse en un artículo de consumo masivo se requería la convergencia de cuatro tecnologías:

• Micrófonos de campo lejano cómo los que llevan Google Home y Amazon Echo capaces de separar la voz del ruido de fondo. Incluyendo no sólo el hardware, que no es ninguna novedad, sino también nuevos algoritmos para discernir y seguir la voz por una habitación.
• Suficiente ancho de banda, el cual se ha expandido en los hogares gracias a la fibra óptica y LTE.
• Capacidad de procesamiento en la nube.
• Inteligencia artificial para el procesamiento de lenguaje natural (NLP).

También se necesitan, por supuesto, los servicios que utiliza el asistente, evidentemente las capacidades de búsqueda de Google Home no existirían si no estuviese el buscador de Google por detrás.

Conversión de voz a texto

Los primeros reconocedores de voz estaban basados en Modelos Ocultos de Márkov (HMM) y necesitaban horas de entrenamiento antes de poder reconocer bien la voz del usuario. A partir de 2009 empezaron a usarse las redes neuronales profundas (DNN) para el reconocimiento de voz. Entre lo más novedoso a fecha de este artículo en redes neuronales está la línea de investigación en Deep Jointly-Informed Neural Networks (DJINN).

Reconocimiento de emociones en la voz

Otra característica técnica que pueden incorporar los asistentes de voz son los Hybrid Emotion Inference Models (HEIM). Se trata de un modelo de machine learning que combina asignación latente de Dirichlet (LDA) para detectar temas en un texto y memoria bi-direccional y multi-dimensional de largo a corto plazo (LSTM) para identificar las emociones a través de las características acústicas de la voz. Es decir, el HEIM detecta de qué estamos hablando y cual es nuestro estado emocional sobre el asunto.

Aplicaciones para crear chatbots

Existen decenas de herramientas para crear chatbots. Por citar sólo las más conocidas Alexa Skills Kit, Amazon Lex, DialogFlow, Microsft Bot Framework, Watson Assistant.

Por cuestión de espacio, aquí voy a recorrer sólo Alexa Skills Kit.

La diferencia principal entre Alexa Skills Kit y Amazon Lex es que Skills está específicamente ligado a Amazon Echo y Alexa mientras que Lex soporta tanto voz cómo texto y permite ser desplegado en smartphones y aplicaciones de mensajería.

Un custom skill para Alexa está compuesto de cuatro partes:

  1. Invocation (invocación)
  2. Utterance (declaración)
  3. Intents (intención)
  4. Slots (entidades)

La invocación simplemente la palabra clave “Alexa” con la que se inicia el diálogo.

La declaración es la frase enunciada por el usuario, por ejemplo “cuéntame cual es el tiempo previsto para el veintiséis de mayo en Pernambuco”.

La intención es la descripción de acciones que la máquina debe emprender en respuesta a la declaración, cómo empezar a hablar de la temperatura, humedad, etc.

Las entidades representan información específica en la declaración relevante para elegir la intención correcta, en este caso se indica que de todos los días y lugares posibles se requiere sólo la predicción para el veintiséis de mayo en un estado brasileño.

No es necesario especificar todas las variantes de la declaración, Alexa se encarga de ello, pero aún así es fácil intuir que este mapeo de declaraciones a intenciones no es práctico para definir flujos en diálogos largos y complejos cómo puede apreciarse en el siguiente ejemplo de diálogo para pedir un servicio de Uber.

Uber Ordering Dialog Flow

Fuente PolyAI

El modelo es demasiado simple, y Amazon lo ha intentado hacer aún más fácil con la introducción de los Alexa Blueprints que son plantillas para crear cosas como un juego de preguntas y respuestas o un cuestionario.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Existen innumerables start-ups que están intentado ir más allá del reconocimiento de patrones y palabras clave para dar autentico significado a las frases del usuario. Además de las empresas cómo MeaningCloud que llevan décadas con esa misión.

El proceso (hasta dónde yo sé) consiste básicamente en lo siguiente:

  • Preproceso.
    1. Identificar el idioma.
    2. Separar las palabras. Cada idioma tiene necesidades específicas. Por ejemplo, en alemán hay que descomponer las palabras cómo «freitagmorgen» que significa viernes por la mañana. También se aplican otras técnicas que no detallaré aquí tales cómo la lematización y el stemming para reducir el número de palabras.
    3. Separar las frases.
  • Macro entendimiento.
    1. Categorizar el contenido. Por función, intención, propósito, área temática, sentimiento o cualquier otra categoría que se considere relevante.
    2. Agrupar el contenido. Para identificar los temas principales del discurso y/o descubrir nuevos temas y similaridades entre textos.
    3. Evaluar el sentimiento general
  • Micro entendimiento.
    1. Extraer las entidades. Nombres de personas y empresas, acrónimos, cantidades numéricas, palabras clave, etc.
    2. Crear listas. Por ejemplo cuando se citan varias ciudades.
    3. Extraer hechos. Que se puedan almacenar en una base de datos de forma estructurada.
    4. Establecer relaciones entre los hechos.
    5. Imputar sentimientos a las entidades.
    6. Atribuir frases a personas. Quién dijo qué.
    7. Resolver referencias. ¿A qué persona mencionada previamente se refiere el pronombre «ella»?

Para el micro entendimiento existen básicamente tres estrategias:

  1. De arriba a abajo (top-dowm). Identificar la estructura de la frase: sujeto, verbo, objeto, predicado, adjetivos, adverbios.
  2. De abajo a arriba (bottom-up). Crear un gran número de patrones ad hoc y atribuir un significado a cada uno.
  3. Estadística. Similar a de abajo a arriba pero casa los patrones usando una base de datos generada mediante juegos de entrenamiento

Cada estrategia tiene sus ventajas y desventajas.

La estrategia de arriba a abajo sirve para procesar patrones nunca vistos anteriormente pero para funcionar medianamente bien todavía requiere una considerable cantidad de identificación de identificación de patrones tras el barrido inicial de arriba a abajo.
La estrategia de abajo a arriba requiere un mantenimiento constante de actualización de patrones conocidos.
La estrategia estadística requiere de un conjunto de entrenamiento bastante grande.

Herramientas populares

Frameworks para NLP

  • Apache Open NLP. Contiene muchos componentes y es bastante potente y complejo. Principalmente de estrategia de arriba a abajo.
  • Apache UIMA. Tiende hacia un enfoquede abajo a arriba y estadístico. No es fácil de implementar y requiere mucha programación.
  • GATE. Estrategia de abajo a arriba configurable, más sencillo que UIMA, aunque todavía requiere que sean programadores quienes definan los patrones.

SaaS para NLP

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Tipos de Incertidumbre

Hace poco encontré un excelente libro de matemáticas escrito en 2010 y titulado An Introduction to the Mathematics of Uncertainity escrito por Mark J. Wierman. Nunca he publicado un resumen de un libro en La Pastilla Roja, pero creo que este merece una excepción. Sólo voy a comentar la introducción, pero en total hay 339 páginas para quien se atreva con ellas.

La gestión de la incertidumbre es crucial en computación porque prácticamente cualquier sistema de inteligencia artificial debe tenerla en cuenta de una forma u otra.

Para empezar, consideremos este ejemplo procedente de Representing Uncertain Knowledge por Paul Krause y Dominic Clark. En el cual se enuncian catorce posologías del medicamento Piperol estudiando el grado de incertidumbre de cada una. Y que ilustran distintos tipos de incertidumbre: imprecisión, vaguedad, márgen de confianza, ambigüedad, inconsistencia, generalidad, anomalía, incongruencia, ignorancia, negación, irrelevancia.

Experto Tratamiento prescrito Comentario
A 100mg cada 12 horas Hay poca incertidumbre en esta frase. Se trata de una prescripción precisa. La única duda podría ser a qué hora debería el paciente tomar su primera dosis. Pero esa es una incertidumbre de la ejecución, no de la definición.
B 80-100mg dos veces al día Esta es imprecisa porque 80-100mg es un intervalo. ¿Cómo decidir cual es el mejor valor dentro del intervalo? Este tipo de instrucciones son comunes cuando la substancia está disponible en diferentes dosis, entonces depende del paciente tomar suficiente cantidad, pero no demasiada.
C Alrededor de 120mg 2-3 veces al día Aquí la cantidad es más o menos precisa. Pero 2-3 veces no es un intervalo. Este tipo de prescripción es frecuente para los analgésicos dado que cada paciente se siente de forma diferente respecto al dolor.
D Probablemente 200mg dos veces al día Esta es una prescripción basada en la variabilidad de la dosis en función de la dolencia. Casi siempre, el Piperol se receta para el Síndrome de Beamer en cuyo caso la dosis es de unos 500mg/día. Pero puede recetarse también para otras dolencias en cuyo caso la dosis varía.
E ¿30mg? u ¿80mg? dos veces al día (el primmer dígito no se lee bien) En este caso es difícil determinar si el primer dígito es un 3 o un 8 debido a un problema de impresión. El resultado es una ambigüedad.
F 200mg cuatro veces al día o 100mg una vez al día Aquí las alternativas son inconsistentes. El paciente puede determinar con bastante exactitud qué hacer pero las instrucciones parecen contradictorias.
G 150mg Aquí la información es incompleta. La prescripción debería decirno no sólo cuánto tomar sino también cuándo y cómo.
H Al menos 100mg dos veces al día Esta información es muy imprecisa. 100mg parece el mínimo, pero ¿cual es el máximo? Si las píldoras disponibles son de 80mg ¿cuántas tomar y cada cuánto tiempo?
I La dosis usual es 100mg dos veces al día La pregunta inmediata es ¿sufre el paciente la dolencia habitual?. La información es demasiado genérica.
J 1g dos veces al día ¿Es esto un error tipográfico? La dosis es desproporcionadamente alta comparada con las anteriores. La prescripción es precisa y no habría motivo para dudar de ella excepto porque es cuantitativamente muy diferente de todas las anteriores.
K Búscalo en Google El experto evita la cuestión. Esto es incongruencia.
L Nunca he oído hablar de ese medicamento En esta ocasión resulta que el experto consultado no es un experto después de todo.
M No tomes esa droga Es equivalente a recomendar que la dosis óptima es cero en cualquier caso. Aunque no se justifican las razones. Podría ser que el medicamento tenga potencialmente más efectos adversos que beneficios. Sin embargo, el experto no justifica debidamente su recomendación.
N 13 Rue del Percebe El experto no ha entendido nada de la pregunta, y, por consiguiente, la respuesta no guarda ninguna relación.

Tipología de Morgan y Henrion

La tipología de M. Granger Morgan y Max Henrion se creó principalmente para gestionar el riesgo y evaluar políticas. Combina aspectos que se tratan mejor de forma probabilística (error aleatorio, coeficiente de variación) con aspectos que se gestionan mejor mediante teoria de conjuntos borrosos (imprecisión lingüística). He aquí una breve enumeración de las incertidumbres en la tipología de Morgan y Henrion:

  • El error aleatorio y el coeficiente de variación se dan cuando se mide cualquier cosa tal cómo la velocidad de un automóvil.
  • El error sistemático ocurre porque los dispositivos de medición no son perfectos o porque no se usan correctamente.
  • El juicio subjetivo ocurre cuando no se interpretan correctamente los resultados.
  • La imprecisión lingüística se da al proporcionar una descripción que no es cuantificable de forma precisa, por ejemplo “un coche rápido”.
  • La variabilidad es aquello por lo que dos automóviles fabricados en serie no se comportarán de forma idéntica en la carretera.
  • La impredictbilidad es lo que hace que un automóvil no sea capaz de alcanzar la velocidad máxima que se supone que debería.
  • La incertidumbre de los expertos es facilmente verificable en las valoraciones dispares que puede recibir el mismo modelo de automóvil.
  • La aproximación se crea al redondear la velocidad al número entero de kilómetros por hora más próximo.
  • La incertidumbre del modelo ocurre cuando se modeliza el tiempo de vida útil de un automovil basándose en los resultados tests previos.
  • Tipología de Smithson

    Otra tipología procedente de las ciencias del comportamiento es la elaborada por Michael Smithson en Ignorance and Uncertainty: Emerging Paradigms. A la cual, según M. J. Wierman habría que añadirle una rama más para la estupidez.

    Tipología de Klir

    Es una tipología creada por George J. Klir y Mark J Wierman orientada a medir la incertidumbre en sistemas matemáticos y computacionales. En su libro Uncertainty-Based Information distinguen dos grandes clases de incertidumbre: la vaguedad y la ambigüedad. La vaguedad surge como efecto de los límites imprecisos de los conjuntos borrosos debido a la falta de distinción clara entre los elementos que pertenecen al conjunto y los que no. La ambigüedad refleja la multipicidad de elementos distintos de un conjunto que pueden cumplir con una definición.

    Tipología cibernética de Potocan, Mulej y Kajzer

    Potocan, Mulej y Kajzer aplican principios de cibernética y teoría de sistemas a la gestión de negocios. En lugar de una clasificación jerárquica cómo las anteriores, enumeran ocho aspectos de incertidumbre que un sistema puede contener o no. Introducen también otras consideraciones cómo la diferencia entre sistemas abiertos versus cerrados, o naturales versus artificiales. Algunas de sus ideas pueden encontrarse aquí y aquí.

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La guerra de destrucción mutua garantizada en las noticias falsas

Facebook ha pasado un par de años realmente malos con las noticias falsas. La gente parece haberse obsesionado con el tema, cómo si las cadenas públicas de televisión no hubiesen estado nunca manipuladas informativamente. Ahora la moda es acusar a los rusos y a Donald Trump de publicar noticias falsas sobre Ucrania y todo tipo de bulos para alterar los resultados electorales. Pero conviene recordar que el primero en dar la campanada en EE.UU. con el uso de las redes sociales para recaudar fondos y movilizar votantes fue Barrack Obama.

Todas las redes sociales importantes han iniciado algun tipo de acción contra las noticias falsas. Una métrica creada por University of Michigan’s Center for Social Media Responsibility afirma que el porcentaje de contenido dudoso en Facebook alcanzó su máximo en marzo de 2017 con un 8,1% de noticias dudosas y que cayeron hasta el 3,2% en noviembre de 2018. Una tendencia similar se observa en Twitter con una reducción de noticias dudosas desde el 5,6% en noviembre de 2016 hasta el 4,2% en noviembre de 2018. Es decir, al menos hasta cierto punto, las políticas de las redes sociales contra las noticias falsas están funcionando. La red que lo tiene más difícil es WhatsApp debido a que los mensajes están encriptados en los servidores y, por consiguiente, no es posible leerlos con algoritmos de inteligencia artificial para filtrar contenidos automáticamente. Otra cuestión a debatir sería si las medidas se adoptaron a tiempo o si las plataformas deberían autoregularse más cómo si fuesen un medio de comunicación en vez de un medio a través del cual cualquiera puede compartir cualquier cosa.

Es innegable que las redes sociales tienen una fuerte influencia en las noticias. Según un estudio de Pew el 68% de los estadounidenses se nutren de noticias a través de las redes sociales al menos de vez en cuando. Y de ellos el 57% creen que las noticias en las redes sociales tienden a ser inexactas. Es decir, la mayoría de la gente ya no se cree lo que lee.

Yo dudo que nadie haya obtenido una ganancia significativa con las noticias falsas. Las redes han visto erosinada su credibilidad. Los usuarios cada vez se fian de lo que leen y de todas formas las noticias más dudosas tienden a circular entre grupos de personas que ya estaban radicalizadas.

Los recuentos de influenciadores clasificándolos por su orientación política muestran que hay aproximadamente la misma cantidad de trolls de derechas que de izquierdas. Y ya en 2014 el Huffington Post llamaba a la movilización para combatir a la derecha con sus mismas armas de desinformación.

La página en Wikipedia sobre el sesgo informativo en los medios estadounidenses explica cómo crucificaron a Donald Trump antes y después de las elecciones. Y con esto no pretendo sugerir que la campaña de Trump estuviese exenta de controversias o que la propaganda electoral en redes sociales no sirva para nada, sí que sirve y en ocasiones cualquier pequeña ventaja marca una diferencia crucial. En 2000 George W. Bush ganó el estado de Florida (clave para acceder a la presidencia) por tan sólo 327 votos de diferencia frente a Al Gore en el recuento inicial. En 2016 65.853.514 (48,2%) votantes eligieron a Hillary Clinton frente a 62.984.828 que eligieron a Donald Trump (46,1%). Sin embargo, Trump acabó ganando las elecciones porque obtuvo mayoría en 30 estados de la Unión frente a los 20 de Hillary y, según la ley electoral estadounidense, quien saca más votos en un estado obtiene todos los representantes de ese estado. Si combinamos esto con un análisis de las llamadas (neutrales) que Facebook hizo para fomentar la participación electoral, según el cual centenares de miles de personas se animaron a ir a votar tras ver que lo habían hecho sus amigos, es fácil intuir que la red social pudo tener una influencia decisiva en el resultado final de la votación.

Según varios estudios, en Estados Unidos los seguidores de derechas tienden a estar más agrupados un menos medios, mientras que los de izquierdas usan más fuentes (aunque no necesariamente más imparciales). En EE.UU. los conservadores se agrupan en torno a Fox News mientras que los liberales se reparten entre CNN, MSNBC, NPR y NYT. En España, sin embargo, hay más medios de derecha que de izquierda. Mi conclusión personal es que no importa mucho la concentración o dispersión de medios porque la gente tiende a leer sólo la información que confirman sus creencias previas excepto por un pequeño porcentaje de excépticos que en no pocas ocasiones han sido el factor decisivo en unas elecciones.

El grave problema de la personalización de contenidos es que debido a los filtros burbuja, cada usuario ve unas noticias personalizadas diferentes de las que ven los otros usuarios. La piedra angular del consenso democrático es que los ciudadanos tomen decisiones basadas en un conjunto de hechos compartidos. Pero si no leen las mismas noticias entonces tendrán puntos de vista diferentes hasta el punto de ser posiblemente irreconciliables. La tecnología no puede por sí sola solucionar la ignorancia de la gente cuando un porcentaje significativo de la población cree ciegamente en cosas que son demostrablemente falsas.

Adicionalmente, el microtargeting electoral ha pervertido la esencia de las campañas políticas, que debería ser atraer a la mayor cantidad posible de votantes hacia un conjunto de valores compartidos. En lugar de eso, se le dice a cada elector lo que quiere oir, sacando ventaja del hecho bien conocido de que los electores no evalúan en conjunto todas las propuestas de un candidato sino que seleccionan sólo tantas propuestas cómo se pueden contar con los dedos de una mano y votan a un partido político basándose sólo en tres o cuatro cosas.

No parece haber un vencedor claro en las guerras de desinformación, sin embargo, existen precedentes de que a corto plazo las batallas las gana el que apela al corazón de las personas antes que a su cabeza. Esto es en parte porque los mensajes con carga emocional se viralizan más que los emocionalmente neutros. Un ejemplo utilizado con frecuencia es el resultado inesperado de la votación sobre el Brexit en 2016. Los británicos partidarios de quedarse en Europa pensaban que ya tenían un buen acuerdo, incluso el mejor acuerdo posible. Por consiguiente, lo mejor era dejar las cosas cómo estaban. Los partidarios de la salida, en cambio, optaron por argumentos más emocionales, cómo culpar a los inmigrantes de los problemas en el Reino Unido o argumentar que un presunto ahorro de la salida de la Unión Europea estimado 350 millones de libras semanales se destinaría a mejor el sistema de salud pública en un país con suficiente presupuesto cómo para mejorarlo si realmente existiese voluntad política. Según las evidencias, la desinformación y las noticias falsas se comparten un 70% más que la verdad y se propagan seis veces más rápido, y esto es obra de humanos, no de bots, lo cual indica que las redes sociales adolecen de un mal sistémico basado en la tendencia de los usuarios a compartir información sobre los peores aspectos del género humano.

Por último, la mentira lleva ventaja porque el espacio para la falsedad es mucho mayor que para la verdad. Sólo puede informar de lo que es cierto pero se puede desinformar de cualquier cosa inventada sin límite para la imaginación. Además, los psicólogos han comprobado que cuando las personas no están profundamente involucradas en un asunto o no son capaces de pensar con detenimiento, entonces tienen más en cuenta el número de argumentos a favor o en contra de algo que la calidad de los mismos.

Artículo relacionado: Propaganda 2.0.

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Por qué contratar sólo a primeras bailarinas no garantiza el éxito

Probablemente la recomendación sobre recursos humanos más repetida por los ejecutivos cuando son entrevistados es “rodéate de personas más inteligentes que tú”. Yo creo que tal consejo es un mensaje más dirigido al ego de sus propios subordinados que a la audiencia en general. No es que la calidad de los recursos no importe, de hecho muchos líderes victoriosos dejaron de serlo tanto cuando la cantidad y calidad de los recursos de los que disponían empezó a declinar, cómo le sucedió, por ejemplo, a Napoleón tras el desastre de la Grande Armée en Rusia en 1812. Sin embargo, también se pueden encontrar muchos ejemplos hoy en día de buenos negocios que están basados en mano de obra que no requiere ninguna cualificación especial. Incluso en los sectores donde el talento es presuntamente la piedra angular del éxito, como el software, la tendencia es hacia reemplazar las organizaciones basadas en personas por organizaciones basadas en procesos repetibles.

Reclutamiento Global

Lo primero que hay que tener en cuenta es que reclutar a los mejores es un concepto relativo a la ubicación geográfica. En España una empresa espera contratar a programadores sobresalientes por alrededor de 50.000€/año pero en el Reino Unido la misma empresa tendría que ofertar no menos de 80.000£ y en Estados Unidos no menos de 100.000$ Además, el nivel medio en cada uno de esos países varia debido a la emigración de trabajadores cualificados hacia las zonas con mejores sueldos.

Si el objetivo es maximizar el talento de los programadores, probablemente la mejor estrategia es el reclutamiento global a través de varios centros de trabajo, que es lo que muchas multinacionales ya están haciendo actualmente.

Caza de talento

Ya he escrito anteriormente sobre las Guerras por el Talento. Mi opinión es que la obsesión por robar trabajadores a la competencia es excesiva, a menos que lo que se pretenda sea destruir a la empresa competidora por la vía de desposeerla de mano de obra lo cual es posible en algunas ocasiones.

Existen casos de éxito notables en los cuales un nuevo directivo superestelar consiguió grandes progresos, pero también existen incontables fiascos. En media, las estadísticas muestran que la correlación entre los traspasos estelares y la mejora de resultados es baja. Sin embargo, lo que sí influye enormemente en el rendimiento —y rara vez se tiene en cuenta— es el salario medio ofrecido a los trabajadores alta cualificación. En lugar de gastar cantidades astronómicas de dinero en contratar a una persona en particular, las empresas conseguirían mejores resultados esforzándose en ofrecer mejores sueldos que su competencia. Esto, por supuesto, no implica que aumentar los sueldos vaya automáticamente a aumentar la productividad, podría ser incluso al contrario. De lo que se trata es de hacer ofertas económicas suficientemente atractivas para atraer a los buenos candidatos.

Hay algunas empresas que definitivamente necesitan personas capaces de demostrar el Último Teorema de Fermat o la Hipótesis de Riemann. La inmensa mayoría, no obstante, lo que necesitan son ingenieros capaces de funcionar continuamente de forma eficaz con pequeños avances sobre las mejores prácticas conocidas en el sector. Muchas start-ups triunfan gracias a un puñado de programadores heroicos trabajando sobre una plataforma diferente, como por ejemplo, el caso contado por los fundadores de Whatsapp en su elección de Elixir y Erlang (algo poco común en entorno WWW) para el desarrollo. Pero la misma start-up debe evolucionar desde el modo heroico hacia el modo gestionado en algún momento de su vida o no sobrevive a largo plazo.

Si lo que se buscan son pequeñas mejoras, la forma más barata de mejorar la eficiencia es reemplazar primero a los peores empleados. Esto no producirá un cambio cualitativo en la situación pero lo que es evidente es que un equipo de fútbol tiene menos probabilidades de ganar un partido si su portero es malísimo.

Perfiles de asentamiento

Los trabajadores pueden catalogarse en varios grupos según su criterio a la hora de elegir un puesto de trabajo. En primer lugar está la división entre los que buscan empleo fijo y los que buscan empleo temporal (típicamente asalariados versus autónomos). Y dentro de ambos grupos hay otros cuatro subgrupos: los perfeccionistas, los satisfacedores, los oportunistas y los supervivientes. Esta clasificación está basada en la Teoría de la Racionalidad limitada de Herbert Simon y las posteriores aportaciones de D. Kahneman y R. Thaler.

Los perfeccionistas son aquellos trabajadores que necesitan tener la sensación de haber encontrado el trabajo perfecto. En general, bien nunca estarán del todo contentos con su situación bien desarrollaran mecanismos psicológicos para justificarse ante sí mismos por qué tienen un trabajo inmejorable.

Los satisfacedores emplearán una cantidad acotada de tiempo y esfuerzo en buscar un trabajo, luego simplemente cogerán el primero que les parezca aceptable y se quedarán en él durante una cantidad relativamente prolongada de tiempo.

Los oportunistas son verdaderos cazar recompensas que están siempre disponibles para el mejor postor con poca o ninguna lealtad a su empleador actual.

Por último, los menos afortunados son supervivientes cómo buenamente pueden en un mercado de trabajo que les ofrece poca o ninguna capacidad de negociación.

Normalmente, las empresas tienen una mezcla de estos perfiles con perfeccionistas y satisfacedores en los puestos de mayor duración y oportunistas y supervivientes en los trabajos por obra. En general, el grupo más feliz y estable son los satisfacedores.

Guardia pretoriana

Es habitual que cuando llega un nuevo jefe se desperdicie una cantidad significativa de dinero en contrataciones innecesarias. Esto es porque el recién llegado necesita comprar lealtad pero también debido a que en su ilusión de hacerse cargo piensa que podrá hacerlo mejor que su predecesor en lo relativo a la configuración óptima del equipo. Es muy frecuente que un nuevo directivo alegue que no puede cumplir con los objetivos designados porque carece del equipo adecuado.

Un efecto aún más perverso es la degradación o marginación de empleados históricos simplemente porque no forman parte del nuevo establishment.

Paracaidistas

En todas las empresas que atraviesan una fase de crecimiento rápido aparecen inevitablemente los paracaidistas. Estos son nuevos empleados presuntamente muy competentes que son contratados por recomendación de los inversores, por miedo, para decírselo a los medios, o simplemente por desbordamiento de capacidad en los departamentos existentes.

Los paracaidistas, incluso aunque sean individuos competentes y bienintencionados son una fuente de múltiples quebraderos de cabeza por razones que expondré a continuación.

En primer lugar, los paracaidistas suelen ser introducidos por reclutadores profesionales que cobran un porcentaje del sueldo del candidato, por consiguiente, al reclutador, a menudo les interesa colocar al candidato más caro.

En segundo lugar, los paracaidistas suelen ser recomendados en base a sus éxitos recientes. Pero puede que estén cansados y hastiados y éxito y que lo que necesiten sea una etapa más tranquila en su vida tras una década de frenética carrera hacia el ascenso profesional.

En tercer lugar, la recolocación puede mermar significativamente la productividad de una persona por motivos personales y familiares. Aunque la mayoría de las multinacionales ofrecen facilidades para buscar casa, colegio y coche, el impacto emocional de una mudanza no debe minusvalorarse.

Por último, pero no menos importante, los paracaidistas tienden a generar una fuerte animadversión entre los trabajadores históricos.

Lo que se puede hacer para reducir el riesgo de rechazo y fracaso entre los paracaidistas es lo siguiente:

Involucrar desde el principio a los empleados en el proceso de selección. No sorprenderles bruscamente. Incluso aunque ya se haya pre-seleccionado al candidato desde la alta dirección, puede ser una buena idea presentar a otros alternativos de manera que los empleados tengan oportunidad de comparar y discutir.

Designar un coach, sponsor o “hermano mayor” para el paracaidista. Esto es una práctica habitual en los colegios cuando llega un alumno nuevo. El hermano mayor se encarga de introducir al recién llegado para que haga amigos, le aconseja sobre la cultura de la organización y le defiende de los bullies.

Asegurarse de que las necesidades familiares del empleado están correctamente atendidas. Esto incluye hasta los detalles aparentemente menos importantes. No tiene sentido gastar una gran cantidad de dinero en alguien para que sea productivo si luego éste tiene emplear la mayor parte de la tarde en encontrar un pintor porque su cónyuge no puede vivir en una casa con las paredes de color manzana.

Procurar que la retribución económica sea equitativa. Las personas tienen un sentido de la justicia muy agudizada, en especial en todo lo que se refiere a la igualdad. Es posible que los trabajadores de menor rango acepten una considerable diferencia salarial con respecto a los más respetados. Pero es fácil que se enfaden y no colaboren si perciben que alguien gana más dinero sin tener ni puñetera idea de lo que está haciendo.

Prestar atención a los sesgos cognitivos en la elección de los candidatos. En una ocasión escuche a un programador bromear diciendo que en cualquier equipo de desarrollo aquel considerado como el mayor experto teórico será el que tenga acento alemán. El aspecto, la edad y la nacionalidad de las personas influyen en la elección. A veces se piensa ingenuamente que el que tiene más trienios y quinquenios de experiencia lo hará mejor que el joven brillante sin tener en cuenta que lo único peor que un joven loco es un loco viejo. En otras ocasiones es todo lo contrario, se desprecia a los senior simplemente porque, en su ignorancia, los que toman decisiones consideran la sabiduría cómo algo del pasado y de lo que pueden escapar.

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Publicado en Tecnología y Empleo | Deja un comentario

¿Qué necesidades psicológicas satisfacen las redes sociales?

Era tentador titular este artículo “adicción a las redes sociales” o “daños psicológicos provocados por Facebook”. Eso probablemente generaría más tráfico de lectores a costa de un injusto sensacionalismo ludita. Corren tiempos duros para Facebook en forma de múltiples críticas y demandas legales. Mas yo no creo que su espíritu sea demoníaco. Creo que, cómo en las películas de ciencia ficción, la inteligencia artificial y el uso que la gente hace de la tecnología se les ha ido de las manos en perjuicio de ellos mismos y de toda la sociedad.

Cada generación piensa que la siguiente está en serio peligro de retroceder intelectualmente debido al efecto nocivo de las nuevas tecnologías. En los ochenta estaba bien pasarse horas colgados del teléfono pese a las críticas de los padres. Ahora esos mismos que usaban y abusaban de la línea fija de comunicación acusan a los adolescentes de estar atontados con el móvil. No es que los móviles sean psicológicamente inofensivos, para nada, de hecho todo lo contrario, son herramientas extraordinariamente peligrosas por su potencia de comunicación y la adicción que generan fácilmente. Pero voy a intentar ser imparcial en el análisis de los beneficios del progreso tecnológico versus los daños que causa su mal uso.

Este es un artículo de opinión, que voy a intentar respaldar con tantos datos cómo me sea posible, pero en un ejercicio de humildad debo avisar al lector que probablemente casi todo lo que afirmo es razonablemente discutible.

¿Por qué necesitamos chequear las redes sociales constantemente?

Yo diría que se debe a cuatro razones:

1ª) el mecanismo de recompensa de la dopamina
2ª) la necesidad de una validación social
3ª) el deseo de paliar la soledad sin sacrificar la intimidad.
4ª) el miedo a perderse algún acontecimiento importante (Fear Of Missing Out, o FOMO).

La recompensa de dopamina fue abiertamente reconocida en 2017 por Sean Parker (ex-presidente de Facebook). Consiste en que cada vez que recibimos un Like u otro refuerzo positivo en las redes sociales, nuestro cuerpo libera una pequeña cantidad de un neurotransmisor que nos produce una sensación placentera. Los críticos de Facebook (incluido el propio Parker) dicen que la red se diseño premeditadamente para explotar esta vulnerabilidad psicológica con el fin de acaparar nuestra atención. Puede que esto sea cierto, pero no es menos cierto que Facebook no es para nada la única empresa que actualmente trata de explotar la recompensa de dopamina.

La segunda razón es la necesidad de validación social. Una gran parte de las decisiones y el comportamiento de una persona no emanan de su propio juicio sino de la observación del comportamiento y las opiniones de los individuos que la rodean. Cuanto más insegura se siente una persona más necesita que los demás validen su visión de la realidad: “¿me queda bien este vestido?”. Relacionada con la necesidad de aceptación social se encuentra la superación por asociación. Cuando las personas no pueden alcanzar logros notorios por sus propios medios entonces se unen a grupos exitosos para gozar de una porción de la victoria. Hacerse hincha de un equipo de fútbol proporciona la misma emoción de un partido y el dulzor de ganar sin necesidad de correr 90 agotadores minutos detrás del balóon. Twitter e Instagram proporcionan el medio perfecto para la dinámica de superación por asociación.

La tercera razón es que todos los seres humanos sentimos miedo de quedarnos solos. Esto es normal debido a que nuestra supervivencia como especie se basa en nuestra capacidad para operar en grandes grupos. Por consiguiente un ser humano aislado corre peligro. Entonces tratamos de acercarnos a los demás para sentirnos menos solos. Las relaciones sólidas se fundamentan en el pilar de la confianza y la confianza se consigue mayormente mediante la relación íntima con otra persona. Pero abrir nuestra intimidad nos hace sentirnos vulnerables. Entonces nos encontramos con un montón de personas que, por un lado, quieren sentirse menos solas, pero, por otro, no quieren sacrificar su intimidad. La solución que adoptan estas personas es presentar al público una versión censurada de sí mismas que les permita conectar con los demás pero sin exponerse al riesgo de la decepción. Y las redes sociales son la herramienta perfecta para la publicación de este tipo de personalidades adaptadas a lo que se considera socialmente aceptable.

La primera buena noticia es que una vez que nos hacemos conscientes de las tres trampas anteriores es posible poner en práctica mecanismos para defendernos de ellas.

La forma de superar la adicción a la dopamina es la misma que para dejar de fumar o dejar de beber. Se trata de apagar el móvil y meterlo en un cajón durante la mayor parte del día. Nunca mirarlo durante una cena, ni viendo la televisión, ni de forma casi inconsciente durante un tránsito en metro.

Con respecto a la necesidad de validación social, la solución consiste en volverse lo suficientemente fuerte psicológicamente como para dejar de necesitar el refuerzo de los demás. En lugar de convertirnos en marionetas cuyo comportamiento está dictado por el número de followers y likes, debemos emanciparnos de los controles sociales y buscar la felicidad como recompensa al ejercicio de las acciones correctas y la gratificación que nos puede proporcionar el momento presente de forma privada.

Sobre el miedo a la intimidad, opino que lo único que podemos hacer es aceptar que todos somos humanos e imperfectos. Aceptar que algunas personas en las que confiamos nosdecepcionarán y que nosotros también le fallaremos a otras. Aceptar que algunas relaciones futuras fracasarán igual que fracasaron las pasadas. Comportarnos con amabilidad y rectitud esforzándonos en hacer lo correcto de manera que se minimizen las acciones de las que más tarde tengamos que arrepentirnos. Y de ahí en adelante abrazar el caos inherente a la condición humana.

¿Por qué es tan nocivo el secuestro de la atención?

Una consecuencia del razonamiento anterior, es que cuando las redes sociales secuestran nuestra atención, de forma colateral también secuestran nuestra felicidad al privarnos de la posibilidad de concentrar nuestros esfuerzos en la consecución de nuestros objetivos vitales en lo que se ha llegado a conocer cómo Trastorno de Déficit de Intención.

¿Cuáles son los principales trastornos mentales que causan las redes sociales?

Los estudios como #StatusOfMind de la Royal Society for Public Health sugieren que el uso excesivo de redes sociales (más de dos horas al día) incrementa los casos ansiedad y depresión en los jóvenes. Además, según los estudios, las mujeres son más vulnerables que los hombres probablemente debido a que tienen más problemas de autoestima y, por consiguiente, son más dependientes de la validación social.

A la cabeza del ranking en efectos nocivos para la salud mental se encuentra Instagram, seguida de Facebook. Y en último lugar YouTube cuyo peor efecto parece ser la pérdida de tiempo que implica su uso. A Instagram se le imputa principalmente fomentar la envidia y el ego e inducir en los seguidores la idea de una falsa vida idealizada que poco o nada tiene que ver con la realidad.

¿Por qué no existen los votos negativos en Facebook?

Si cada 👍 “Me Gusta” recibido es capaz de inducir una pequeña gratificación, cabe preguntarse que pasaría con cada hipotético 👎 “No Me Gusta”. La respuesta es que la intensidad del estímulo negativo es mucho más fuerte que la del positivo. Cuando los usuarios sufren un impacto emocional se enfadan y se vuelven propensos a darse de baja en la red. Es por esto que las redes sociales emplean una gran cantidad de esfuerzo y recursos para impedir que sus usuarios vean nada que les perturbe. El problema (para las redes sociales) es que, como ya he escrito en otra ocasión, las flame Wars son muy difíciles de evitar. En Facebook es cómo si de un tiempo a esta parte no se pudiera publicar nada significativo sin ofender a alguien.

Los propios adolescentes señalan el ciberbullying cómo el principal efecto negativo de las redes sociales. Aunque no es difícil intuir que por muy malo que sea el cyberbulling, el BULLYING en persona y a diario es mucho peor.

Y no son sólo los comentarios negativos lo que puede inducir a un usuario a abandonar una red social. Los contenidos, aunque veraces, también causan bajas si son en exceso impactantes. Creo que esto es especialmente cierto entre la gente que tiene una vida fácil y cree que el progreso se produce de forma espontánea anclado en un conjunto de creencias y valores dogmáticos. Cuando se enfrentan a noticias adversas estas personas se enfadan pero también pierden rápidamente el coraje para cambiar la situación cayendo en el odio, la ansiedad y la apatía. Es por eso que, si lo que se pretende es retener a los usuarios, las noticias no deben poner en tela de juicio las creencias que les hacen sentirse seguros. Incluso las buenas noticias pueden incrementar la tasa de abandono. Entre los científicos de datos de Facebook es sabido que existe una tendencia en las mujeres solteras a ocultar todas las actualizaciones de una amiga tras que esta anuncie que se va a casar o que ha tenido un hijo.

¿Reducen las redes sociales nuestra capacidad de comunicación?

Supongo que cuando se inventó el teléfono mucha gente pensó que se multiplicaría el analfabetismo y la gente perdería la capacidad de hablar cara a cara. Pero ninguna de esas cosas sucedió. Ciertamente casi nadie envía ya cartas manuscritas y cada vez es menos importante hacer acto de presencia en las efemérides. Pero todos los indicadores sobre expresión escrita y comunicación interpersonal siguieron mejorando tras la invención del teléfono.

Análogamente, algunos psicólogos y una buena parte de la población madura piensan que Internet y las redes sociales reducen la capacidad los usuarios para interactuar en persona. Yo no conozco ningún estudio estadísticamente significativo que demuestre esto.

Es cierto que millones de personas viven voluntariamente recluidas en Matrix. Pero no es menos cierto que de toda la vida han existido personas quienes decidieron aislarse de la sociedad.

Es cierto que ante una presión social que les resulta insoportable algunas personas tiran la toalla y deciden esconderse de sus semejantes refugiándose en un mundo virtual que les permita sentirse menos ansiosos y más seguros.

Es posible que, desprovistos de habilidades sociales por el abuso de Internet, algunos individuos tiren la toalla y se refugien en la red. Pero es mucho más probable que primero sufriesen el fracaso y el acoso en persona y como consecuencia se escondiesen en la red. Es decir, mi conjetura es que huir a la seguridad de un avatar es el efecto y no la causa.

Por último, conviene tener en cuenta que los jóvenes usan Snapchat para entablar una serie de conversaciones profundas que las personas maduras nunca mantendrían por chat. Para la gente mayor, las cosas serias se trantan cara a cara, pero para los jóvenes es perfectamente normal hablarlo por chat. Es por eso que la funcionalidad de que los mensajes del chat «se los lleve el viento» cómo ocurre con durante la expresión oral es fundamental en el éxito de Snapchat.

¿Por qué los adolescentes están abandonando Facebook en favor de Instagram y Snapchat?

Según muestran los estudios de PEW Research y la propia Facebook ha reconocido, el uso de Facebook entre los más jóvenes (de 13 a 17 años) está descendiendo a favor de Instagram y Snapchat. En 2014 el 71% de los adolescentes afirmaban usar Facebook mientras que en 2018 la cifra para el mismo estudio es del 51% frente a un 52% de Instagram y un 41% de Snapchat. El traspaso hacia a Instagram puede que a Facebook le resulte mayormente indiferente debido a que Facebook compró Instagram por 1.000 millones de dólares en 2012. Sobre Snapchat, Facebook ha estado copiando algunas funcionalidades en Whatsapp también adquirida en 2014 por 19.000 millones

No obstante lo anterior, en 2018 Facebook continua siendo la red social con mayor penetración.


Los adolescentes exponen las siguientes razones para abandonar Facebook:

• La presencia parental en su grupo de amigos les hace sentirse controlados y alienados.

• No confían en Facebook. Según una encuesta de Bloomberg Businessweek, sólo el 9% de los adolescentes creen que Facebook es confiable.

• Piensan que es demasiado intrusivo con la vida de las personas.

• No están totalmente cómodos con los requerimientos de identidad real y veracidad de los contenidos que exige Facebook. Entre los adolescentes es frecuente tener dos cuentas de Instagram, la real, y otra imaginaria con un avatar.

• Debido a que su vida y su aspecto cambian rápidamente, muchos adolescentes no quieren que sus publicaciones de años anteriores sigan estando disponibles. Instagram, en cambio, ofrece la posibilidad de caducar y eliminar contenidos automáticamente. En Snapchat se pueden programar los mensajes para que se autodestruyan entre uno y diez segundos después de haber sido leídos.

• Los adolescentes prefieren aplicaciones simples de mensajería con respuestas rápidas e inmediatas.

Yo no creo que se deba permitir el uso ilimitado de redes sociales entre los adolescentes. La razón es que las redes no se diseñaron para ellos, o si se diseñaron para ellos entonces el que las diseñó no tenía nada bueno en mente. De todas ellas la que mejor se ha adaptado a la personalidad adolescente es Instagram por los siguientes motivos:

• En Instagram prima lo visual sobre lo textual en un mercado en el que la gente cada vez lee menos porque les cuesta más centrar su atención y porque los smartphones no son un dispositivo idóneo para leer ni para escribir.

• Instagram es ideal para la fase apolínea de la vida en la cual la persona aún no está orientada al logro ni a servir a los demás sino tan sólo intentando descubrirse a si misma y mostrarle al mundo quien es para ser aceptada en el grupo.

• Instagram ofrece inmediatez e historias furtivas que deben ser leídas poco tiempo después de ser escritas porque desaparecen. Esto genera la paranoia de perderse algo importante si no se están chequeando los contenidos compartidos con mucha frecuencia.

• Instagram permite un control absoluto de la conversación por parte del iniciador. Facebook y Twitter también permiten eliminar de forma inmisericorde del hilo de conversación cualquier comentario indeseable pero en ninguna otra red cómo en Instagram es tan sencillo mantener a los trols y a los criticones silenciados.

Es por las mismas razones anteriores que Instagram puede ser nocivo para los jóvenes ya que es un buen medio para la propagación de la envidia, la comparación enfermiza, la adicción a las estadísticas de seguidores y la idealización de una falsa vida que presuntamente llevan los demás.

¿Por qué los adultos se quedan en Facebook?

Algunas de las razones que impulsa a los adolescentes a abandonar Facebook son las mismas que retienen a los adultos. A medida que las personas envejecen tienden a reducir la velocidad con la que crean nuevas conexiones sociales. Esto es comprensible debido a que de jóvenes la mejor estrategia es explorar el mayor número posible de opciones pero a medida que se encuentran los mejores amigos es mejor concentrarse en explotar la relación con ellos en lugar de invertir tiempo en probar nuevas relaciones que probablemente rindan peores resultados que las ya conocidas. Existe un punto de inflexión en el cual la retención de viejos amigos se convierte en más rentable que la inversión en hacer nuevos amigos. Muchas personas llevan esto demasiado lejos y envejecen prácticamente solas. Durante este proceso, Facebook facilita a sus usuarios mantener el contacto con personas del círculo interesante de amigos y paliar la nostalgia de otros tiempos u otros lugares.

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