Y ahora, Amazon Go: un nuevo concepto de tienda

No sé si han tenido ocasión de leer en las últimas horas alguna noticia que hable sobre Amazon Go. Quizás sí, pues ha tenido bastante eco. Me sorprendió la noticia publicada en medios americanos justo antes de empezar una conferencia sobre el uso de los drones, botones Amazon Dash y el Big Data para la transformación digital del retail. Ni calculado. 30 minutos antes de arrancar la conferencia, tuve que introducir nuevos contenidos, por lo que sale en este vídeo:

En el vídeo lo enfatizan bastante: “No lines, no registers, no self-checkout machines“. Su propuesta de valor parece clara: aumentar nuestra experiencia como consumidores haciendo que tengamos que esperar menos en colas y los enfados derivados de las esperas y demás. Nada muy diferente a lo que he comentado en anteriores ocasiones para hablar de Zume Pizza o Maple. Como digo en numerosas ocasiones en mis conferencias, desde que en la carrera un profesor me dijo que me iba a pasar 6 años de mi vida en colas, me obsesioné. Más allá de la cifra exacta (que intuyo, además, habrá variado), lo que me quedé es con el mensaje. La importancia de reducir colas y esperas a usuarios que, como yo, aprecian y valoran mucho su tiempo.

Esto en la era digital es más fácil que nunca. Amazon Go, una tienda-concepto que ha abierto la gran empresa logística en su casa de Seattle, no hace más que ser el enésimo ejemplo en esta misma línea. Ofrecer al comprador una facilidad sin precedentes. Los Amazon Dash, parecen ya hasta molestos y lentos. ¿Por qué me parece interesante este nuevo vídeo en el enésimo caso de “no hagas colas y cuida tu tiempo“? Primero, por quién lo hace (Amazon). Segundo, por las tecnologías clave sobre las que lo construye (visión artificial, sensores, móvil, Machine y Deep Learning). Y, tercero, por el efecto que podría traer en la transformación del retail.

En primer lugar, que lo introduzca Amazon. Una máquina logística que sigue buscando cómo optimizar procesos críticos (y costosos) a los retailers. Su reciente acuerdo con Día para introducir su supermercado Amazon Fresh en España nos anticipa una era en la que los retailers tradicionales deberán asociarse a Amazon. En este caso, con Amazon Go, un concepto que les aportará eficiencia de costes y mayor “capacidad de atención a clientes a la hora” (throughput). En una era en la que los costes de personas (por desgracia) es un limitante para muchos negocios, que se pueda atender a un mayor número de clientes a la hora y con menor coste gracias a la robótica, creo que no escapará a nadie será un proceso duro, pero que llegará. Creo que la Seguridad Social debería estar reflexionando sobre ello.

En segundo lugar, las tecnologías que emplea. La recién bautizada como “ Just Walk Out“, es una tecnología basada en la visión artificial (para reconocer el producto que ha seleccionado el consumidor), sensores (para detectar la presencia de un consumidor), movilidad (que actúa como caja registradora “en tiempo real” y como cartera para el pago) y los algoritmos de aprendizaje autónomo y cognitivo (deep learning) para ir aprendiendo sobre la marcha y así poder mejorar el sistema a futuro (e incluso, claro, recolectar los datos para activar cualquier estrategia de Big Data de las que hemos hablado en reiteradas ocasiones). De hecho, es una de las primeras reflexiones que he hecho: ahora sí que sabrán a ciencia cierta por dónde nos desplazamos en un supermercado. De ahí, a ofertas personalizadas en todo momento, hay un paso muy pequeño con las posibilidades que trae el Big Data.

Just Walk Out (fuente: Amazon)
Just Walk Out (fuente: Amazon)

Y en tercer y último lugar, el impacto sobre el retail. Un nuevo concepto de “tienda” o de venta, como decía. Vas a la tienda, vas cogiendo los productos que quieres y te vas. Lo pagas, claro, pero sin tener que sacar la cartera, porque todo queda registrado en tu móvil. Las tecnologías que explicábamos en el punto anterior, obviamente, juegan un papel fundamental. Una comodidad sin precedente. Amazon entrando en el mundo de la tienda física. El online, acaba en lo físico, un camino que siempre he creído más fácil que el contrario.

De momento este nuevo concepto de tienda solo está disponible para empleados. En 2017 se espera que abra. ¿Llegará algún día a España? Pues no sé si será Amazon Go o alguien sacará una enseña antes. Pero vamos, que este tipo de cuestiones llegarán, intuyo que sí. Son ya muchos casos los que se apalancan sobre la tecnología para aportarnos mejoras de nuestra calidad de vida y reduccines de tiempos improductivos.

¿El problema que veo? El de siempre, el eterno debate de la destrucción de trabajo. Si bien ya he escrito que hay nuevas evidencias que van en otra línea, que estamos hablando de puestos de trabajo de baja cualificación (cajeros/as, reponedores, etc.) y con alta susceptibilidad a ser automatizados. Por lo tanto, quizás, los más vulnerables a la automatización de procesos. Y por lo tanto, sobre los que más deberíamos estar pensando qué hacer. Los robots no cotizan a la seguridad social. Pero sí que aportan bienestar a la sociedad. Hora de introducir nuevos elementos en el debate sobre cuestiones como la renta mínima.

Como ven, Amazon Go, un nuevo concepto de tienda, que introduce viejas reflexiones. Seguiremos estudiando cómo la tecnología aporta productividad, pero también elementos sociales que no debemos olvidar.

La Inteligencia Artificial y el SEO: Google RankBrain

La Inteligencia Artificial es noticia por muchas cuestiones. El 2015, pasará a la historia como un año en el que este campo, que lleva con nosotros desde los 60, ha dado saltos cuánticos. Es conversación de muchos no solo por las posibilidades que abre, sino también por la supuesta amenaza que provoca a la existencia humana. El problema de todo esto es que, como con muchas otras capacidades tecnológicas que hemos ido los humanos desarrollando, su vector de crecimiento es comercial. Stephen Hawking ya alertó de ello en 2014, cuando dijo aquello de:

Potentially our worst mistake in history.

Desde entonces, el panorama no ha cambiado mucho. The Economist dedica en uno de sus últimos números a hablar de todo ello. En este artículo, habla de cómo este debate ya lo vivieron en la revolución industrial. ¿La diferencia? Que ahora automatizamos cerebros, no músculos. Y ahí puede radicar parte de la diferencia. Hasta la fecha, hemos dicho nosotros a los ordenadores lo que tenían que hacer. Aquí, como ya he señalado en alguna otra ocasión, creo que no nos quedará otra que tener intervención pública.

Mientras estas reflexiones quedan en el ambiente, vemos como las grandes tecnológicas, siguen pivotando su estrategia de futuro alrededor de los datos, la conectividad y la Inteligencia Artificial. IBM, se autodeclara el líder de la computación cognitiva. Facebook lo mismo. Y Google, se rebautiza como “Machine Learning first” company. De esta última, quería hablar, a colación de la entredilla que hacíamos a este artículo.

Google está centrando mucho esfuerzo en RankBrain, el algoritmo de inteligencia artificial basado en machine learning (es decir, los ordenadores aprenden y ejecutan de manera “autónoma”). Así, Google, el famoso algoritmo, cambia de nuevo los parámetros de ordenación de la relevancia de resultados. Es decir, cambia de nuevo el SEO, esa industria en la que muchos llevamos tantos años. Y en entrevistas recientes, algunas personas importantes de Google ya han señalado que este algoritmo está, junto con los enlaces y los contenidos, entre los parámetros más críticos.

Empecemos por lo más importante: el cambio es nuclear. Básicamente lo que buscaba Google es un sistema que entendiera mejor al usuario. Es decir, que interpretara mejor los resultados de búsqueda. La idea básica es que este algoritmo es capaz de relacionar conceptos aparentemente ambiguos. Ante una búsqueda de un usuario, trata de entender su intencionalidad, y aunque las palabras exactas no vengan en una web determinada, Google lo considera relacionado. Además, como algoritmo de “machine learning” que es, si su sistema de “sinónimos” acierta, aprende de ello, y por lo tanto, irá mejorando con el tiempo.

Esquema de trabajo de RankBrain (Fuente: http://www.wordstream.com/images/rankbrain-diagram.png)
Esquema de trabajo de RankBrain (Fuente: http://www.wordstream.com/images/rankbrain-diagram.png)

Google RankBrain entra de los algoritmos “deep learning”, que no dejan de ser otra cosa que los algoritmos de “back propagation technique” evolucionados (esto ya lo estudié en la carrera a mediados de los 2000). La idea es aprender a conectar el significado de las webs de manera autónoma, algo que hacía la empresa DeepMind que Google adquirió en Enero del 2014.

Todo esto afecta en muchas cuestiones a las estrategias digitales de posicionamiento que han seguido las marcas:

  • Las keywords: la “keyword research” era la base de la estrategia SEO sobre la que se construía el resto de piezas del tablero. Habían de alinearse la propuesta de valor de la empresa, con las palabras que la gente buscaba, y hacer luego la implementación de las keywords en todos los canales y soportes (web, Social Media, etc.). Esto ahora cambia con RankBrain: el algoritmo aprende de manera autónomo, por lo que la keyword research, presumiblemente, vivirá una nueva época dorada: tendrá que estar en permanente adaptación. ¿Ya tienes tu keyword research en “real-time” preparada para ser actualizada?
  • Elección del “algoritmo núcleo” que utilizar: dentro del algoritmo de Google, hay varios “subalgoritmos”, que son los que finalmente ordenan los resultados. A partir de ahora será RankBrain quien determine qué “subalgoritmo” utilizar. Cada búsqueda, provoca diferentes mezclas de algoritmos. A veces determinará que el título meta es el parámetro crítico, otras el pagerank. En función de cómo aproximarse a entender mejor la intencionalidad de la búsqueda. Por lo tanto, esto pudiera terminar con parte del discurso de toda la vida: “Todo es importante”.
  • La importancia del benchmark del sector: los algoritmos de deep learning, como antes explicábamos, funcionan mucho con la lógica de la comparación y conexión entre webs. Y dado que aprenden por sí solos, una vez identificada la mejor web del sector, será el benchmark que utilice para compararse con el resto. Así, parece que RankBrain, clasificará los sitios web por cada sector. Y esto, al menos, hará que la importancia de herramientas de inteligencia competitiva como Semrush, Woorank o Similarweb, sean fundamentales para la definición de la estrategia digital de una empresa. Esto requerirá replicar, al menos, la estructura y composición de las mejores web en cada nicho y sector.
  • Los backlinks, reyes y reinas: ya eran importantes, pero ahora lo serán más con la lógica que estamos describiendo. Pero es que ahora, deberán “verticalizarse” por sector. Dado que seguirá una lógica del “Best student in class“, si construimos una estrategia de backlinks con diferentes sectores, podremos confundir a Google. La estrategia se tematizará, y hará que esto se vuelva más técnico. Mezclar una marca de venta de ropa con una de piezas de automoción por el sencillo motivo de “tener tráfico”, podría penalizar mucho. Bienvenidos a la era de la tematización de contenidos 🙂

Como ven, la Inteligencia Artificial no solo es novedad por el paradigma del Big Data. El marketing digital, en el que tantos cambios vemos constantemente, sea quizás uno de los más afectados. Por ello, resulta tan importante entender estos cambios y cómo hacer frente a los mismos. RankBrain ha venido para quedarse, y junto a enlaces y contenidos, a condicionar nuestro posicionamiento web.

¿Qué son los bots y qué posibilidades nos traen?

Supongo que algunos de ustedes recordarán la serie de “El Coche Fantástico” (The Knight Rider en otras latitudes y longitudes). En esta serie, un jovencísimo David Hasselhoff, se comunicaba y daba órdenes a través del uso de un smartwatch (fíjense qué cosas) a un coche (Kitt), que actuaba en consecuencia.

Michael Knight llamando a Kitt a través de un smartwatch (Fuente: http://www.tuexperto.com/wp-content/uploads/2014/12/tecnologias_ciencia-ficcion_2014_07.jpg)
Michael Knight llamando a Kitt a través de un smartwatch (Fuente: http://www.tuexperto.com/wp-content/uploads/2014/12/tecnologias_ciencia-ficcion_2014_07.jpg)

Me pasé toda mi infancia soñando con poder interactuar con las máquinas de esta manera. Esto quizás fue así porque los que nacimos en los 80, nos críamos en una época en la que la interacción con los dispositivos no era lo que es hoy en día. Desde entonces, siempre me ha interesado mucho la evolución de la interacción con los ordenadores y dispositivos en general.

Esto vuelve a estar de moda hoy en día gracias a los bots. Viene a ser la versión software de un robot. Ya sabéis, esos programas que simulan tener conversaciones con nosotros, que interpretan nuestros deseos, y ejecutan acciones en consecuencia. En definitiva, poder comprar algo en una tienda online, reservar un billete de avión o pedir que venga un coche autónomo como Kitt a recogerte a un sitio concreto simplemente dando una orden.

Fíjense en la enorme diferencia a cómo diseñamos hoy en día las aplicaciones para que fácilmente se pueda hacer esto mismo introduciendo datos con nuestros pulgadores o dedos. El salto me parece importantísimo. Y están de moda, porque dado que las aplicaciones de mensajería se están imponiendo a las redes sociales, aplicaciones como Facebook Messenger, Kik, WeChat, Telegram, etc., están como locas intentando facilitar aún más el envío de mensajes y la interpretación de las órdenes (cuando lo son). Microsoft también lo está, y entiendo es cosa de días/meses que se generalice su uso dentro de Skype.

Los jóvenes quieren interactuar con texto, por lo que esto abre un campo de desarrollo de estas aplicaciones importantísimo, de tal manera que muchos negocios se podrían apalancar sobre estas aplicaciones para construir sus propuestas de valor. Este último punto me parece especialmente significativo, dado que cada vez usamos menos aplicaciones, y nos cuesta más descargar aplicaciones. Por lo que construir nuestra propuesta de valor sobre plataformas de terceros (entiendo que el valor bursátil de Facebook tiene mucha explicación aquí) parece una buena idea. Perdemos la capacidad de gestión y de los datos, pero ganamos en desarrollo de negocio. Costes y beneficios, como siempre.

Piensen en muchas de las funcionalidades que ejecutamos dentro de las aplicaciones que empleamos en nuestro día a día que son susceptibles de ser entendidas por un bot y obrar en consecuencia:

  • Hacer un pedido.
  • Solicitar una información.
  • Llamar o escribir a un amigo.
  • Actualizar una información en tiempo real
  • etc,

Es decir, tareas donde queremos que el bot trabaje de manera autónoma. Sin mayor esfuerzo por nuestra parte. Quizás muchos piensen que esto no es nada nuevo. Es probable. El asunto es que disponemos hoy en día de unas capacidades de cómputo que han hecho evolucionar al software, dando lugar a grandes avances en el mundo del machine learning, tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y del deep learning (representaciones de los datos de tal manera que facilite el facilitar el aprendizaje automático, y por lo tanto, mejore la autonomía de los algoritmos y el aprendizaje de la voz, las órdenes, la interacción, etc.). Esto, ha provocado que los bots, nos parezcan más inteligentes que nunca. Especialmente, para tres situaciones, que creo es donde más desarrollo veremos:

  • Los bots trabajando de manera autónoma para ayudarnos de manera activa (estamos trabajando en un Google Doc de manera colaborativa, y tras detectar que no llegamos a un punto de entendimiento, nos sugiere a través de Google Calendar que nos reúnamos vía Google Hangouts para resolverlo).
  • Disponer de un asistente personal para darle órdenes (pedidos, informaciones, etc., lo que veíamos antes)
  • Interacciones más sofisticadas como conversaciones naturales en las que finalmente llega a entender y mejorar nuestra situación (por ejemplo, cuando estamos comprando, y nos sugiere productos o servicios alineados con nuestros intereses)

De esta manera, llegamos a un escenario en el que los bots de manera pasiva y activa trabajan para nosotros, ¿seguiremos buscando nosotros? Esto seguro que Google está pensándolo con tranquilidad. ¿Pudiera llegar Google a perder el monopolio de su valor añadido -la búsqueda y localización rápida de “TODA” la información?

Con todas estas posibilidades, como decíamos antes, hay varias aplicaciones de mensajería que han reaccionado rápido, y entiendo que bien. Kik, una aplicación de chat muy popular entre los jóvenes (no todavía en España, pero sí en EEUU), abrió hace no mucho una tienda de bots. A mí esto me recuerda a la época de los tamagotchis, el poder comprarte un bot con el que poder hablar, trabajar, interactuar, etc. Fascinante. Ahí están por ejemplo los bots de H&M y Sephora para comprar ropa, o la de The Weather Channel para consultar el tiempo. Lo interesante de todo esto es que llegaremos a un punto pronto en el cual será fácil crear nuestro propio bot. Kik, por ejemplo, ya lo permite usando sus herramientas de desarrollo.

Fuente: https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2016/04/sephora.png?w=680&h=382
Aplicación de Sephora (Fuente: https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2016/04/sephora.png?w=680&h=382)

No podemos terminar este artículo introductorio al mundo de los bots sin hablar de los modelos de negocio (pensemos en cómo Kik, por ejemplo, pudiera llegar a monetizar sus bots no solo a través de la venta de ellos, sino también con comisiones sobre ventas realizadas con el uso de su software o con modelos de suscripción o publicidad) y el campo de la responsabilidad legal y ética. Este último campo, como sabéis, a mí siempre me interesa y preocupa. El accountability de los algoritmos es algo de lo que ya he hablado. El funcionamiento autónomo de un software creado con unas intenciones, siempre he creído que debe tener cierto “control”. Ahí es donde la ética debe entrar.

Los bots, como ven, ya están aquí. En nuestras manos está  hacer un uso ético de esta potente tecnología.

 

De los PCs a los móviles: ¿qué nos depara el futuro? La era de la inteligencia

Desde aquellos años 30 en los que un grupo de matemáticos y lógicos (Turing, Gödel y Church) lanzaron el campo teórico que hoy llamamos Ciencias de la Computación (Computer Science) hasta la fecha, han pasado más de 80 años. Por medio, los años 50-60, cuando nace la industria asociada, que permite llevar a más lugares que grandes laboratorios los ordenadores. Años, en los que a unos cuantos, nos ha despertado interés la informática, la hemos estudiado, y no paramos de hacernos preguntar sobre el futuro de la misma.

La “industria de la computación“, que podemos llamar para simplificar “mundo digital” ha ido desarrollándose siempre de la mano de dos ciclos: el de producto y el financiero. De este último se está hablando mucho últimamente, especialmente porque muchos creen que volvemos al año 2000 y las probabilidades de que exista una burbuja financiera están aumentando. No lo sé. Bueno, mejor dicho, no lo creo. Creo que no son las expectativas irracionales del año 2000, cuando la burbuja de las “.com”, provocó que se descubriera que apenas se creaba valor gracias en aquella época de Internet.

Yo creo que hoy sí está generando valor la constante transformación digital de las industrias. Precisamente acabo de escribir dos artículos (éste y éste) para justificar más éste artículo. Hoy quiero hablar sobre cómo se está generando valor sobre las diferentes plataformas que hoy en día están permitiendo el desarrollo de valor en productos gracias a la era digital: básicamente, Internet y los dispositivos móviles. Y lo hago porque la próxima semana viajo a Arabia Saudí precisamente para dar una serie de workshops sobre la materia a emprendedores que quieren abrazar esta era digital como una oportunidad. Especialmente desde la óptica de la educación, que es lo que hacemos desde eCampus en la Universidad de Deusto.

La respuesta sobre la posibilidad de una burbuja recae siempre en el “ciclo de producto“. Hoy en día, el “Ciclo de producto”, es decir, el producto tecnológico, se puede describir formalmente de la siguiente manera:

Producto tecnológico = Plataforma + Aplicaciones

Es decir, que la posibilidad del desarrollo de producto tecnológico (se entiende que digital, las Tecnologías de la Información y la Comunicación), depende de disponer de una infraestructura de soporte (Plataformas) sobre la que desarrollamos una serie de utilidades o Aplicaciones. A nivel de plataformas y aplicaciones, hasta la fecha, podemos decir que hemos vivido básicamente cuatro ciclos desde los años 50-60:

  1. Era centralizada: sistemas que automatizan trabajos administrativos. Apenas (o ningún) valor intelectual. Se mecanizan ciertos procesos, que se hacen más eficientes.
  2. Era del PC: cliente-servidor. Aparece el ordenador personal, ya no solo como una herramienta de ciertos procesos, sino que pasa al trabajo personal para hacerlo más productivo. Construimos aplicaciones de ofimática y otras de escritorio. Es la era que arranca el Apple II en 1977 y el IBM PC en 1981.
  3. Era de Internet: nace la interconexión entre los PC, que ha desarrollado gran parte de la economía global. Es uno de los pilares de la infraestructura actual. Empezamos a construir aplicaciones como buscadores, correo electrónico, tiendas online, redes sociales, SaaS, etc. Si bien en algunos entornos académicos o militares ya se disponía de algunas de estas cuestiones en los 80s, realmente a nivel de consumo aparece en 1993 con Mosaic, el primer navegador web gráfico.
  4. Era de los dispositivos móviles: el segundo gran pilar, y quizás el ciclo más importante ahora mismo. 2.000 millones de personas tienen al menos 1 smartphone. Y hemos desarrollado aplicaciones móviles para agilizar e intermediar en cadenas de valor como el taxi, alojamientos turísticos, etc. Si bien Blackberry y Nokia irrumpen a comienzos de los 2000, el pistoletazo de salida sin duda alguno lo provocan en 2007-08 el iPhone y Android.

La pregunta ahora recae en lo que está por venir. Es decir, dónde están las oportunidades para los emprendedores. Para ello, quizás sea interesante pararse a pensar en las tendencias hardware y software que se están produciendo, para así hacer una reflexión sobre lo que pudiera aparecer:

  • Hardware: está siendo cada vez más pequeño, barato y ubicuo. Pensemos que las CPU que tenemos ahora son “systems-on-a-chip“, en el sentido de que por 5 dólares tenemos una Raspberry Pi Zero con un procesador de 1 GhZ y 512 MB de RAM. Una locura para los que adquirimos nuestro primer ordenador (hardware) a mediados de los años 90 con características inferiores y precios totalmente desorbitados. Dos cuestiones fundamentales caracterizan al desarrollo del hardware:
    • La Ley de Moore y la industria de los semiconductores: cada vez por menos recursos, tenemos más producto (tanto en capacidad como potencia). Por lo tanto, esta tendencia hardware hace que a futuro, veamos “ordenadores” en todas las esquinas que nos rodean (paredes, autobuses, zapatillas, cunas de nuestros hijos, etc.). Es lo que se ha venido a bautizar como el Internet de las Cosas.
    • Como diría Chris AndersonEl dividendo de la paz en la guerra de los smartphone“: los componentes de los móviles, ante la guerra que se desató entre fabricantes (Apple, Google, Samsung, etc.), hace que sean más económicos que nunca: sensores, GPS, cámaras, procesadores ARM, antenas WiFi, memorias, baterías, etc. Esto, beneficia a industrias colindantes como los drones, sensorización, las fábricas (ahí tenéis la Industria 4.0), etc. etc.
  • Software: estamos viviendo ahora mismo la era dorada de la “Inteligencia Artificial“, tras el “largo invierno” que vivió en los 80 y 90. Quizás derivado de la abundante materia prima que tienen ahora los algoritmos para mejorarse a sí mismos (el “machine learning en la era del Big Data“). Tenemos varias cuestiones moviéndose a gran velocidad:
    • Sistemas distribuidos: Hadoop, Spark, y la posibilidad de paralelizar Bases de Datos y resolución de problemas.
    • Blockchain: para asegurar datos y activos. Ya hablé de ello.
    • Deep Learning: un descendiente directo de las redes neuronales. Pero que se beneficia en la actualidad de la gran cantidad de datos, el bajo precio de la computación y los nuevos algoritmos. Algoritmos de inferencia de conocimiento no conocidos hasta la fecha.
    • Open Source: democratización de las posibilidades de crear. Estamos asistiendo, por primera vez en la historia, a unas capacidades tecnológicas muy “económicas” en términos monetarios, aunque de gran exigencia intelectual. Nada es gratis. Whatsapp se crea con 50 empleadas, y presta un servicio a 1 de cada 9 ciudadanos del mundo (algo más de 900 millones de personas ahora mismo).

Lo bonito de todas estas cuestiones aparece cuando mezclas todo ello. Y es que los sistemas de Inteligencia Artificial, son mejores con una mayor cantidad de datos. El Deep Learning, mejorará en consecuencia. Y las tecnologías Open Source, seguirán desarrollándose. Todo ello, en agregado, produce el “data-network effect“: más usuarios, más datos, llevan a mejores productos, que traen más usuarios. ¿Por qué Google pagó por Waze mil millones de dólares?

Por todo ello, creo que queda todavía mucha inteligencia que aportar a elementos como los asistentes de voz, motores de búsqueda, estrategias de retargeting (una mejora de la publicidad), traductores, automóviles (Über, Tesla, Google, Ford, Daimler, etc.), drones (hardware complejo con un software simple), medicina y abogacía, escáneres e impresores 3D, etc.

Esa capa de “virtualización inteligente” que aporta la mezcla de esas tendencias de hardware y software llevará a la mejora de las prestaciones de esos elementos y áreas. O, al menos, esas es mi visión, claro. De los PCs a los móviles, para aprovechar esta “era de la inteligencia“.

La era de la inteligencia (Fuente: https://leadingedgeforum.com/asset/6508/)
La era de la inteligencia (Fuente: https://leadingedgeforum.com/asset/6508/)