Encontré por casualidad un viejo Video Explicativo del una Gran Proyecto en Manzanares " cerca del complejo penitenciario Herrera de la Mancha "que por desgracia desapareció por el viento que le daba su razon de ser la produción de energía con el Calor y las corrientes de viento.
El futuro de la web 3.0 según su creador -Tim Berners-Lee
on 2009/02/23
Imaginemos que ya no se necesitan buscadores para encontrar información en internet: cada página que revisamos va "sugiriendo" -mediante un sistema de links u otro tipo de avisos- qué sitio podría ser interesante para visitar. Y acto seguido, nos redirige a un portal que complementa la información que ya encontramos. Dicho de otro modo, el propio navegador entiende lo que andamos buscando y nos ayuda a encontrarlo.Así será la llamada web semántica, también llamada web 3.0: una suerte de "inteligencia artificial" donde todos los datos están interconectados entre sí y no aislados como en la red actual. Es en esta iniciativa que se encuentra trabajando el creador de la world wide web, Tim Berners-Lee, como parte de su labor a la cabeza de W3C, el consorcio internacional que produce estándares para internet.
La semana pasada, durante la inauguración del encuentro Campus Party, organizado por Telefónica en Brasil, el científico considerado uno de los 100 genios vivos de nuestro tiempo, se refirió al futuro de internet y comentó algunas iniciativas que cambiarán la web como la conocemos: desde Open Street View, una especie de Wikipedia de los mapas, hasta un proyecto llamado Foaf, que busca mejorar la interacción en redes sociales.
1. Sir Berners-Lee
Abierto defensor del software libre, Tim Berners-Lee asegura no tener aplicaciones favoritas en internet. "Al igual que Tweeter -portal dedicado al microblogging-, ahora es un fenómeno, siempre hay algo nuevo y más sorprendente a la vuelta de la esquina", dice el científico, quien recibió el título de Sir de la Corona británica por su trabajo.
Durante su presentación en Brasil, el científico reveló detalles de los inicios de la web. Todo ocurrió hace dos décadas, cuando trabajaba en la Comisión Europea de Investigación Nuclear (Cern), la misma que el año pasado construyó el gigantesco colisionador de partículas LHC en la frontera franco-suiza. "Desde esa época que se construían máquinas enormes y los físicos traían todo tipo de computadores, cada uno operando con sus propios sistemas e incompatibles entre sí", relata.
Fue así que Berners-Lee escribió un memo a sus superiores donde describía el funcionamiento de una red que sería capaz de hacer de puente entre las personas de todo el mundo, interconectando diferentes organizaciones y fuentes de información. El científico exhibió entonces una copia digitalizada del documento original, con un diagrama de flujo, lleno de círculos y flechas en el cual describía el invento que llegaría a ser internet.
2. La web 3.0
Como parte de su trabajo en W3C, Tim Berners-Lee desarrolla un proyecto llamado Foaf (Friend of a Friend) centrado en integrar redes sociales: los usuarios podrán disponer de sus fotos, contactos y las mismas cuentas en cualquier sitio de internet de manera segura. Será el inicio de la llamada web 3.0.
"Actualmente cuando vas a una red social, te comunicas con todos tus amigos. Pero después vas a otra red social y no puedes conectar los amigos de tu primera red social con los de la segunda", explica. Foaf, agrega, es un gran sistema abierto y descentralizado para redes sociales. Otro proyecto interesante de esta llamada web 3.0 recibe el nombre de Open Street Map. Se trata de un mapa de ciudades que opera como Wikipedia, permitiendo a los usuarios modificar una ubicación para mejorarla. "Si encuentras un lugar en el mapa que reconoces y crees que no está correctamente puesto, puedes corregir el mapa", ejemplifica el padre de internet.
3. La web semántica
Todos estos adelantos apuntan, en definitiva, en una sola dirección: el despegue de la web semántica, el proyecto que pretende interconectar toda la información que existe en internet, de manera tal que los computadores puedan encontrar datos más fácilmente y establecer asociaciones entre los diferentes trazos de información. Para esto habrá que modificar el actual lenguaje de internet. Es algo así como hacer de la web una red inteligente.
AGENTES DE SOFTWARE -De donde vienen ?
on 2009/02/20
Agente de software, es una parte del software que actúa para un usuario u otro programa como agente. El agente tiene la autoridad de decidir cuándo una acción es apropiada (y si es apropiada). La idea es que los agentes no son estrictamente invocados para un tarea, sino que se activan ellos mismos.
Concepto más formal
El término "agente" describe una abstracción de software, una idea o concepto, similar a los métodos, funciones y objetos en la programación orientada a objetos. El concepto de un agente provee una forma conveniente y poderosa de describir una compleja entidad de software, que es capaz de actuar con cierto grado de autonomía, para cumplir tareas en representación de de personas. Pero a diferencia de los objetos (que son definidos por métodos y atributos), un agente es definido por su propio comportamiento.
Varios autores han propuesto diferentes definiciones de agentes, estos incluyen generalmente conceptos como:
- Persistencia: el código no es ejecutado bajo demanda sino que se ejecuta continuamente y decide por sí mismo cuándo debería llevar a cabo alguna actividad.
- Autonomía: los agentes tienen la capacidad de seleccionar tareas, priorizarlas, tomar decisiones sin intervención humana, etc.
- Capacidad o habilidad social: los agentes son capaces de tomar otros componentes, a través coordinación y comunicación, que puedan colaborar en una tarea.
- Reactividad: los agentes perciben el contexto en el cual operan y reaccionan a éste apropiadamente.
Conceptos relacionados y derivados son:
-Agentes inteligentes (agentes que utilizan Inteligencia Artificial, como aprendizaje y razonamiento)
-Agentes autónomos (agentes capaces de modificar la forma en que ellos llevan a cabo sus objetivos).
-Agentes distribuidos (agentes que son ejecutados en distintas máquinas).
-Sistemas multiagentes (agentes distribuidos que no tienen la capacidad de alcanzar sus objetivos solos y por esto deben comunicarse).
-Agentes móviles (agentes que pueden trasladar su ejecución a diferentes procesadores).
Ejemplos de agentes
Agente de compras: aquellos agentes que ayudan a los usuarios a navegar por internet para encontrar productos y servicios. Por ejemplo, cuando se encuentra un artículo, se muestran artículos relacionados seleccionados de forma inteligente.
Agente de usuario (agente personal): estos agentes están hechos para automatizar tareas al usuario. Por ejemplo, ordenar emails de acuerdo a las preferencias del usuario, reunir reportes de noticias personalizados o llenar formularios con información del usuario previamente almacenada.
Agente de monitoreo y vigilancia predictiva: son usados para observar y reportar sobre un equipo. Por ejemplo, los agentes que monitorizan el nivel de inventarios de una compañía, aquellos que observan los precios de la competencia y los informan, etc.
Otros agentes inteligentes son los robots (arañas) de los buscadores de internet, los filtradores de spam, etc.
Qué no es agente
Un agente no es un programa tradicional, pues reaccionan al entorno, tiene autonomía y persistencia.
Un agente no es un objeto, porque son más autónomos que estos, son más flexibles (reactivos, proactivos y sociales).
Un agente no es un sistema experto, porque los sistemas expertos no se acoplan a su entorno, no están diseñados para tener comportamientos reactivos ni proactivos, ni tampoco tienen habilidad social.
Los agentes de software serán parte de la Web semántica, pero no están restringidos a ella. Cada vez se usan más en aplicaciones de todo tipo: comercio electrónico, sistemas de telecomunicaciones, control de procesos industriales, búsqueda de información, control del tráfico aéreo, reingeniería de procesos, gestión de agendas, organización de correos electrónicos, etc. Puede que en el futuro no exista la Web semántica o que sólo haya "islotes" semánticos. Sea como fuere, los agentes están aquí para quedarse. En este artículo veremos de dónde viene la tecnología de agentes.
Concepto más formal
El término "agente" describe una abstracción de software, una idea o concepto, similar a los métodos, funciones y objetos en la programación orientada a objetos. El concepto de un agente provee una forma conveniente y poderosa de describir una compleja entidad de software, que es capaz de actuar con cierto grado de autonomía, para cumplir tareas en representación de de personas. Pero a diferencia de los objetos (que son definidos por métodos y atributos), un agente es definido por su propio comportamiento.
Varios autores han propuesto diferentes definiciones de agentes, estos incluyen generalmente conceptos como:
- Persistencia: el código no es ejecutado bajo demanda sino que se ejecuta continuamente y decide por sí mismo cuándo debería llevar a cabo alguna actividad.
- Autonomía: los agentes tienen la capacidad de seleccionar tareas, priorizarlas, tomar decisiones sin intervención humana, etc.
- Capacidad o habilidad social: los agentes son capaces de tomar otros componentes, a través coordinación y comunicación, que puedan colaborar en una tarea.
- Reactividad: los agentes perciben el contexto en el cual operan y reaccionan a éste apropiadamente.
Conceptos relacionados y derivados son:
-Agentes inteligentes (agentes que utilizan Inteligencia Artificial, como aprendizaje y razonamiento)
-Agentes autónomos (agentes capaces de modificar la forma en que ellos llevan a cabo sus objetivos).
-Agentes distribuidos (agentes que son ejecutados en distintas máquinas).
-Sistemas multiagentes (agentes distribuidos que no tienen la capacidad de alcanzar sus objetivos solos y por esto deben comunicarse).
-Agentes móviles (agentes que pueden trasladar su ejecución a diferentes procesadores).
Ejemplos de agentes
Agente de compras: aquellos agentes que ayudan a los usuarios a navegar por internet para encontrar productos y servicios. Por ejemplo, cuando se encuentra un artículo, se muestran artículos relacionados seleccionados de forma inteligente.
Agente de usuario (agente personal): estos agentes están hechos para automatizar tareas al usuario. Por ejemplo, ordenar emails de acuerdo a las preferencias del usuario, reunir reportes de noticias personalizados o llenar formularios con información del usuario previamente almacenada.
Agente de monitoreo y vigilancia predictiva: son usados para observar y reportar sobre un equipo. Por ejemplo, los agentes que monitorizan el nivel de inventarios de una compañía, aquellos que observan los precios de la competencia y los informan, etc.
Otros agentes inteligentes son los robots (arañas) de los buscadores de internet, los filtradores de spam, etc.
Qué no es agente
Un agente no es un programa tradicional, pues reaccionan al entorno, tiene autonomía y persistencia.
Un agente no es un objeto, porque son más autónomos que estos, son más flexibles (reactivos, proactivos y sociales).
Un agente no es un sistema experto, porque los sistemas expertos no se acoplan a su entorno, no están diseñados para tener comportamientos reactivos ni proactivos, ni tampoco tienen habilidad social.
Los agentes de software serán parte de la Web semántica, pero no están restringidos a ella. Cada vez se usan más en aplicaciones de todo tipo: comercio electrónico, sistemas de telecomunicaciones, control de procesos industriales, búsqueda de información, control del tráfico aéreo, reingeniería de procesos, gestión de agendas, organización de correos electrónicos, etc. Puede que en el futuro no exista la Web semántica o que sólo haya "islotes" semánticos. Sea como fuere, los agentes están aquí para quedarse. En este artículo veremos de dónde viene la tecnología de agentes.
Cada vez más, se necesitan programas o aplicaciones flexibles, que sean capaces de anticiparse a las necesidades de los usuarios de sistemas informáticos y de adaptarse a ellas. Los agentes son una solución a esa necesidad. Un agente de software es una entidad autónoma de software que puede interaccionar con su entorno. James Hendler considera que los agentes de software no difieren mucho de los agentes humanos: "… los agentes podrían encontrar posibles maneras de cumplir las necesidades de los usuarios y ofrecer al usuario elecciones para su realización. Del mismo modo que un agente de viajes podría darle una lista de varios vuelos que usted podría coger, o una elección entre volar o coger un tren, un agente de la Web podría ofrecer una lista de posibles maneras de obtener lo que necesita en la Web".
Los agentes proceden de los campos de la inteligencia artificial (IA) y de la ingeniería del software (en particular, de la orientación a objetos). Desde un punto de vista conceptual los agentes proceden del modelo de actores concurrentes que propusieron Carl Hewitt, Peter Bishop y Richard Steiger en 1973. Los actores, directos predecesores de los agentes, fueron definidos por Hewitt en 1977 como "objetos autocontenidos, interactivos y que se ejecutan concurrentemente, que poseen estado interno y capacidad de comunicarse" y como "agentes computacionales que tienen una dirección de correo y un comportamiento". Los actores se comunican mediante un intercambio de mensajes y llevan a cabo sus acciones concurrentemente (es decir, sus acciones pueden ejecutarse en paralelo, sin secuencias fijadas de antemano). La principal diferencia entre los actores y los agentes es que estos últimos suelen tener restricciones relacionadas con metas o propósitos.
Las relaciones y las diferencias entre los objetos y los agentes se detallan en http://www.wshoy.sidar.org/index.php?2007/05/08/38-los-trabajadores-de-la-web-semantica-agentes-agentes-inteligentes-y-agentes-semanticos. La ingeniería de software tiende a adoptar enfoques un tanto totalitarios: todo es un actor, todo es un objeto…
Hay una fuerte relación entre los agentes y la IA: provienen del campo de la inteligencia artificial distribuida (IAD), que estudia métodos y técnicas para la resolución de problemas mediante la cooperación de diversas entidades distribuidas, autónomas e inteligentes. En la IAD se entremezclan dos disciplinas: la IA y los sistemas distribuidos. Un sistema distribuido es, según George Coulouris, "un sistema en el que los componentes de hardware y/o software localizados en computadores en red se comunican y coordinan sus acciones intercambiando mensajes". Aunque usted no supiera qué es un sistema distribuido, seguro que ha usado alguno. Si no fuera así, no estaría leyendo esto, pues Internet y la World Wide Web son sistemas distribuidos.
En la IAD, la colaboración de unas entidades con otras produce comportamientos colectivos que resuelven problemas que serían irresolubles si se abordaran individualmente o que proporcionan soluciones eficaces en cuanto a tiempo, velocidad o calidad. Un ejemplo de inteligencia "natural" distribuida nos la proporciona una colonia de termitas: la colaboración entre ninfas, obreras, soldados y la reina permite la supervivencia de la colonia. Las termitas por separado no podrían sobrevivir (los soldados no pueden alimentarse por sí solos, la reina apenas puede moverse y las obreras no pueden defenderse); pero su cooperación les ha permitido existir desde hace millones de años en este planeta. Quién sabe, quizás sobrevivan al Homo sapiens sapiens: en el gran libro de la evolución quedan muchas páginas por escribir.
La IAD consta de tres grandes ramas de investigación: los sistemas multiagente (que estudian sistemas en que un conjunto de agentes cooperan, coordinan y se comunican para conseguir un objetivo común), la solución distribuida de problemas (que estudia la solución de problemas mediante procesamientos descentralizados) y la inteligencia artificial en paralelo (que desarrolla métodos y algoritmos paralelos de IA). Dentro de la IAD, los agentes provienen de los sistemas multiagente, que son grupos de agentes autónomos, generalmente heterogéneos e independientes, que colaboran entre sí para conseguir ciertos objetivos; esta colaboración implica que cooperen, se coordinen y negocien unos con otros. En un sistema multiagente no hay un control global del sistema ni existe un lugar donde esté toda la información.
Tal y como se menciona en http://www.wshoy.sidar.org/index.php?2007/05/08/38-los-trabajadores-de-la-web-semantica-agentes-agentes-inteligentes-y-agentes-semanticos, no es imprescindible que los agentes del sistema distribuido sean inteligentes (esto es, que tengan algún tipo de inteligencia artificial); la propia "inteligencia" puede obtenerse de la cooperación entre agentes "tontos". Este tipo de inteligencia se denomina inteligencia social, y es la empleada en los partidos de fútbol entre robots. En estos partidos, cada robot persigue dos metas bien simples: marcar gol y esquivar a los jugadores del equipo contrario. La combinación de los comportamientos individuales para lograr dichos objetivos hace emerger un comportamiento social semejante al de cualquier equipo de fútbol humano, salvo en la celebración de los goles. Las colonias de termitas, mencionadas antes, son ejemplos biológicos de inteligencia social –al igual que las colonias de hormigas o de abejas–. En las colonias, cada individuo tiene unas metas individuales, programadas genéticamente, más complejas que las de los robots futbolistas.
Los sistemas multiagente se enfrentan a varias preguntas: ¿qué lenguajes deben usar los agentes para comunicarse?, ¿cómo deben coordinarse los agentes para que consigan los objetivos del sistema?, ¿cómo pueden los agentes resolver los conflictos (de intereses, p. ej.) que pueden surgir mientras colaboran?, ¿qué relaciones sociales surgen en una comunidad de agentes?
Gran parte de las propiedades y ventajas de los sistemas multiagente proceden de los sistemas de IA distribuida. Veamos algunas de ellas:
- Modularidad. Según el Dictionary of Object Technologies: The Definitive Desk Referente, la modularidad es "la descomposición lógica de las cosas (por ejemplo, responsabilidades y software) en agrupaciones simples, pequeñas (p. ej., requisitos y clases, respectivamente), que aumentan las posibilidades de lograr las metas de la ingeniería de software". La programación modular simplifica el desarrollo de sistemas de software y reduce su coste. (Si quiere saber por qué la modularidad ganó la II Guerra Mundial puede consultar http://www.javahispano.org/tutorials.item.action?id=25 o http://www.javahispano.org/contenidos/es/orientacion_a_objetos_11/.)
- Bajo acoplamiento. Suele utilizarse el término acoplamiento para designar la dependencia entre módulos o componentes de un sistema. En un sistema de software de bajo acoplamiento, cada componente depende lo mínimo posible de los otros. En estos sistemas, los componentes pueden comunicarse a pesar de tener diseños e implementaciones muy distintas. Por el contrario, en un sistema de acoplamiento fuerte, los componentes están diseñados para trabajar estrechamente con otros y dependen fuertemente unos de otros. Por ejemplo, el controlador de una impresora tiene un acoplamiento muy fuerte con la plataforma en que se ejecuta: pasar de un PC a un Mac requeriría programar de nuevo el controlador. El bajo acoplamiento de los sistemas multiagente se traduce en flexibilidad (si hay que modificar algún agente, los cambios apenas repercutirán en el resto de los agentes) e interoperabilidad (los agentes pueden trabajar juntos aunque hayan sido diseñados y programados independientemente).
- Fiabilidad. Que un agente del sistema deje de funcionar no implica que los demás lo hagan.
- Eficacia. Las funciones del sistema se pueden dividir en tareas repartidas entre los agentes, con lo cual se consigue paralelismo (los agentes trabajan a la vez en distintas máquinas).
- Flexibilidad. Se pueden añadir y eliminar agentes dinámicamente, y éstos pueden tener diseños e implementaciones muy distintas.
- Independencia de la plataforma. Los agentes pueden funcionar en distintas plataformas. Esta independencia está relacionada con el bajo acoplamiento de los sistemas multiagente.
- Velocidad. Como los agentes que cooperan entre sí se ejecutan concurrentemente, aumenta la velocidad de ejecución del sistema en conjunto.
- Redundancia. La utilización de agentes redundantes (es decir, que desempeñan una misma tarea) mejora la tolerancia a fallos del sistema.
- Escalabilidad. El sistema mantiene su eficacia cuando aumenta significativamente el número de usuarios del sistema.
Si bien los agentes proceden del campo de la IA y forman un subcampo relevante de ella, cada vez más en continua expansión, la IA no termina en los agentes. Los agentes no resuelven todos los problemas a los que se enfrenta la IA. A saber: comprensión automática de textos en lenguaje natural, traducción de textos, reconocimiento y síntesis automáticas del habla, construcción de sistemas capaces de pensar de manera original o creativa, introducción del sentido común en máquinas, fabricación de sistemas de reconocimiento de rostros o de formas… Dirá el escéptico: "¿No debería la IA resolver todos esos problemas antes de anunciar lo listos que son los agentes?". Pobre escéptico, porque con esa exigencia jamás habría visto un agente en su vida (ni en varias vidas, si cree en la reencarnación). Dudo mucho que algún lector llegue a ver una máquina que hable así espontáneamente: "Sé que últimamente he tomado muy malas decisiones, pero puedo asegurarle que mi trabajo se normalizará. Todavía tengo gran entusiasmo y confianza en la misión, y quiero ayudarle". Hasta el momento, los agentes inteligentes trabajan en dominios muy limitados (la Web, bases de datos, colecciones de documentos, correo electrónico) y realizan tareas muy sencillas. Así, necesitan muy poca inteligencia y no tienen que enfrentarse a muchos de los problemas de la IA aún sin solución.
¿Adónde van los agentes? Por ahora, a todas partes: cada vez hay más aplicaciones comerciales y académicas basadas en ellos. Si al final son sustituidos por otra tecnología (basada en "siervos", por ejemplo), puede estar seguro de que oiremos frases como éstas: "Todo es un siervo", "La tecnología de siervos aumentará la productividad de las empresas", "Los siervos abren la puerta a una nueva era de tecnología", "Con los siervos, los usuarios no perderán el tiempo en tareas repetitivas"…
Fuente : por Miguel Ángel Abián - Web Semantica Hoy
Foto : grasia.fdi.ucm.es
Fuente : por Miguel Ángel Abián - Web Semantica Hoy
Foto : grasia.fdi.ucm.es
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Google esta por la labor de la Web Semántica ? Que esta haciendo actualmente ?
on 2009/02/19
Un blog se preguntaba: ¿qué está haciendo Google sobre la Web Semántica?.
El autor indicaba que Google no se estaba posicionando al respecto. No había un comunicado oficial diciendo cual era su postura frente al uso de esa tecnología, o si estaba desarrollando algo.
Pero en cambio resaltaba varias pistas que indicaban que algo si estaban haciendo: contratación de investigadores de la materia, participación en el W3C.
En la Red hay varias pistas:
Lean "Contributors" en
http://microformats.org/wiki/product-brainstorming
-> Paul Lee, Google Product Search
La Web trata de la definición de un microformato para describir productos. Ahora mismo se utiliza el genérico hList (utilizado por kelkoo, flickr, yahoo local, yahoo tech, netinstruments.com por ejemplo)
ventajas de su uso:
- auto-discovery: las webs de comparación de productos lo tendrán más fácil para extraerlo. Cometerán menos el típico error de considerar como distintos, los mismos productos. Ejemplo: "MiMarca cascos ModelExclusivo", "MiMarca ModelExclusivo", "cascos ModelExclusivo".
Subcribirse a productos será muy sencillo para cualquiera.
- social-shooping: puntuar una lista de productos, o compartirla, o hacer con ella lo que quieras es muy sencillo.
Hay que mirar la opción de RDFa fácil de usar y es un estándar.
Gracias a Web3.0
Innovación 3.0
on 2009/02/17
En los ultimos meses diferentes áreas de investigación orientadas a la administración de empresa han vuelto su mirada hacía el fenómeno "Web 2.0" y "Web 3.0".
Hace ya unos años McAfee introdujo el término Enterprise 2.0 para definir las tecnologías 2.0 aplicadas a procesos de negocio. Y si puede parecer divertido tener una Wikipedia que defina los conceptos propios de una empresa, McAfee advierte que no es suficiente crear un espacio de colaboración para que los empleados lo utilicen. Al problema de instaurar una cultura de colaboración ("¿porque trabajar más?" se pregunta el empleado..) se suma la dificultad de la gestión de la potencial gran cantidad de información. La solución pasa (también) por la adopción de tencologías que ayuden y soporten los usuarios para que se pueda explotar de la manera mas eficaz y eficiente la inteligencia colectiva.
La Web 3.0 puede ser clave para mejorar procesos de negocio, hay pero que identificar qué procesos serán beneficiados por este cambio de paradigma.
Los investigadores que se ocupan de procesos de negocio y administración de empresa desde ya unos años están estudiando los cambios que se están verificando en los departamentos de I+D de las grandes empresas (sobre todo) tecnológicas. Hasta finales de los '90 la politica era "busca un genio y dale una maleta de dinero esperando que salga algo bueno" (así se inventó el primer PC), ahora el departamento de I+D se abre a todos los empleados, a los clientes y a otras compañías. El paradigma ha sido bautizado Open Innovation (aquí y aquí teneis unas referencias).
La web 3.0 se propone con fuerza cómo filosofía y tecnología de soporte a la innovación abierta, ya punto de fuerza de empresas cómo IBM, GE o Cisco System. En la web encontramos ejemplos de portales abiertos a todos para colaborar a innovación de grandes organizaciones, cómo Next Open Innovation (de Telecom Italia), Innocentive (del gigante farmaceutico Eli Lili) o Bankinter Ideas.
Y otras compañías están desarrollando intranets para innovación abierta entre todos sus empleados..
Gracias a web3.0
Hace ya unos años McAfee introdujo el término Enterprise 2.0 para definir las tecnologías 2.0 aplicadas a procesos de negocio. Y si puede parecer divertido tener una Wikipedia que defina los conceptos propios de una empresa, McAfee advierte que no es suficiente crear un espacio de colaboración para que los empleados lo utilicen. Al problema de instaurar una cultura de colaboración ("¿porque trabajar más?" se pregunta el empleado..) se suma la dificultad de la gestión de la potencial gran cantidad de información. La solución pasa (también) por la adopción de tencologías que ayuden y soporten los usuarios para que se pueda explotar de la manera mas eficaz y eficiente la inteligencia colectiva.
La Web 3.0 puede ser clave para mejorar procesos de negocio, hay pero que identificar qué procesos serán beneficiados por este cambio de paradigma.
Los investigadores que se ocupan de procesos de negocio y administración de empresa desde ya unos años están estudiando los cambios que se están verificando en los departamentos de I+D de las grandes empresas (sobre todo) tecnológicas. Hasta finales de los '90 la politica era "busca un genio y dale una maleta de dinero esperando que salga algo bueno" (así se inventó el primer PC), ahora el departamento de I+D se abre a todos los empleados, a los clientes y a otras compañías. El paradigma ha sido bautizado Open Innovation (aquí y aquí teneis unas referencias).
La web 3.0 se propone con fuerza cómo filosofía y tecnología de soporte a la innovación abierta, ya punto de fuerza de empresas cómo IBM, GE o Cisco System. En la web encontramos ejemplos de portales abiertos a todos para colaborar a innovación de grandes organizaciones, cómo Next Open Innovation (de Telecom Italia), Innocentive (del gigante farmaceutico Eli Lili) o Bankinter Ideas.
Y otras compañías están desarrollando intranets para innovación abierta entre todos sus empleados..
Gracias a web3.0
on 2009/02/13
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200 años de Charles Darwin
on 2009/02/12
El naturalista Charles Darwin, padre de la Teoría de la Evolución a través de la selección natural de las especies, nació justamente hace hoy 200 años, el 12 de febrero de 1809, en Shrewsbury (Reino Unido).
La comunidad científica da por demostrada esta Teoría, y que en todas las especies de seres vivos se ha producido una evolución a partir de un antepasado común a través de un proceso denominado selección natural que ha durado millones de años.
La comunidad científica da por demostrada esta Teoría, y que en todas las especies de seres vivos se ha producido una evolución a partir de un antepasado común a través de un proceso denominado selección natural que ha durado millones de años.
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