Categoría: Innovación

  • Curt Herzstark, el genio que inventó la primera calculadora de bolsillo en un campo de concentración nazi

    La CURTA era un pequeño cilindro negro, de unos 10 centímetros de alto por 5 de diámetro, que cabía en la palma de la mano.
    Wikimedia commons, CC BY

    Hasta que en los años setenta las calculadoras electrónicas la destronaron, la CURTA reinó en el mundo de los ingenieros, los científicos y los técnicos e incluso en las carreras de automóviles. Con la pequeña máquina de Curt, un cilindro negro primorosamente ensamblado y dotado de diales deslizantes con los que poder sumar, restar, multiplicar, dividir y hacer otras clases de variados cálculos, se revolucionó el mundo.

    Nació entre máquinas

    Curt Herzstark (1902-1988) era hijo de Samuel Herzstark, un judío liberal fundador en 1905 de la primera fábrica de máquinas de cálculo de Austria, Rechenmaschinenwerk Austria Herzstark & Co.

    Curt en la publicidad de la máquina AUSTRIA.
    Wikimedia commons, CC BY

    La infancia de Curt transcurrió en talleres en los que los proyectos se convertían en realidad. En la Exposición Internacional de Máquinas de Oficina de 1910 en Viena, la publicidad de la máquina AUSTRIA era una fotografía del propio Curt de 8 años manejándola.

    A los 14 años abandonó los estudios de secundaria. Según su padre, no tenía sentido que perdiera el tiempo estudiando ciencias. En su lugar, trabajó en la fábrica como aprendiz en máquinas de precisión y en construcción de herramientas.

    En 1918 inició sus estudios en la Staatsgewerbeschüle de Viena, una especie de escuela de ingeniería, para formarse como fabricante de troqueles y mecánico de precisión.

    Al graduarse en 1922, regresó al negocio familiar donde su padre lo envió a dos fábricas de Alemania para obtener experiencia práctica y seguir formándose. Al regresar a Viena en 1924, el padre de Curl le encargó la organización de ventas de las zonas de la República Checa, Eslovaquia y Hungría, con esta frase: “¡También es importante conocer los deseos de los clientes!”.

    Este contacto con el público le condujo a empezar a idear una calculadora de bolsillo.

    En busca de la máquina pequeña

    Su facilidad para la invención había quedado probada en 1928, cuando presentó un sumador múltiple al que llamó Multimator, una máquina capaz de sumar en una única operación filas horizontales y columnas verticales.

    Curt comenzó entonces a obsesionarse con una idea. Allá donde iba, desde hacía años, todos sus clientes le comentaban que las máquinas de calcular eran muy útiles, pero demasiado pesadas y voluminosas. Por el contrario, las reglas de cálculo cabían en el bolsillo y todos los técnicos, ingenieros y científicos las utilizaban. Todos le pedían, medio en broma, medio en serio, si sería posible crear una calculadora de bolsillo que fuera realmente práctica.

    Esa fue la chispa que alimentó la obsesión de Curt durante los años siguientes: lograr una calculadora mecánica que cupiera en la palma de la mano y que fuera fiable y precisa, además de sencilla de utilizar. Nadie había conseguido algo parecido antes.

    Y llegó la guerra

    En otoño de 1937, los buenos tiempos de la compañía de Herzstark terminaron. En octubre murió Samuel Herzstark y en marzo de 1938 Hitler anexionó Austria.

    Dos meses más tarde, la visita de dos oficiales de la Wehrmacht, acompañados de dos especialistas alemanes en mecánica de precisión, obligaron a Curt a producir instrumentos de medición y medidores de distancia para el ejército alemán. Y tuvo que posponer sus planes para una calculadora portátil.

    Curt Herzstark
    En Viena, año 1943.
    Computer History Museum, CC BY

    La situación se complicó en el verano de 1943, cuando dos trabajadores de la fábrica de Herzstark fueron arrestados por la Gestapo por escuchar la radio inglesa y copiar las noticias con una máquina de escribir de la empresa. Uno de ellos fue decapitado y Curt fue convocado para declarar. Le acusaron de ser medio judío (su madre, Marie, era cristiana), de apoyar a los judíos, de colaborar para desintegrar el estado y de mantener relación no permitida con mujeres arias. Fue declarado culpable y enviado al campo de concentración de Buchenwald en noviembre de 1943.

    El campo de concentración de Buchenwald

    Campo de concentración de Buchenwald el día que fue liberado, 16 de abril de 1945. Foto tomada por Jule Rouard, voluntario de guerra incorporado al ejército americano.
    Wikimedia Commons / Jules Rouar, CC BY-SA

    Las primeras semanas de su estancia en Buchenwald fueron horribles, incluso pensó que moriría pronto. Pero a finales de diciembre de 1943, el comandante del campo le llamó a su oficina. Con su ficha en la mano, le hizo una propuesta:

    “¿Entonces trabajó para la Wehrmacht? Si no sufre pérdida de memoria y obedece nuestras órdenes obedientemente, podría tener una vida más soportable aquí”.

    Curt Herzstark fue asignado a la fábrica Gustloff-Werk local en Weimar. Allí trabajaban cerca de 4 500 prisioneros del campo bajo la dirección de las SS.

    Un regalo para Hitler

    Su habilidad mecánica entre máquinas le proporcionó una vida más fácil, e incluso un estatus especial. Por las tardes podía dibujar, y los domingos hacer planos de su pequeña máquina calculadora. Alguien tuvo la idea de que sería un excelente regalo para Hitler, para celebrar la victoria final en la guerra.

    En agosto de 1944, la fábrica Gustloff-Werk fue completamente destruida por los bombardeos aliados. Muchos de sus trabajadores murieron o resultaron gravemente heridos. Curt sobrevivió y fue reubicado en la antigua mina de potasa de Billroda. Allí, a 600 metros de profundidad, se producían piezas para los cohetes V1 y V2 de la Alemania nazi. A 21 grados de temperatura constante y en un ambiente salado, Curt Herzstark se recuperó de varias infecciones de tuberculosis.

    A principios de abril de 1945 regresó a Buchenwald con los planos de su prototipo. El 11 de abril, una división del Tercer Ejército estadounidense entró en el campo, encontrando 20 000 prisioneros, entre ellos Curt Herzstark. Aproximadamente 56 000 personas fueron asesinadas en el sistema de subcampos que dependían de Buchenwald.

    El apoyo de un príncipe

    A su vuelta a Viena, en 1946, patentó los diseños de la CURTA. La falta de financiación ponía en serio peligro la realización del proyecto, pero finalmente fue contactado por el gobierno de Liechtenstein. El príncipe Francisco José II de Liechtenstein deseaba crear un complejo industrial para aquel pequeño país de los Alpes y buscaba ingenieros.

    Al conocer el proyecto se enamoró de él y apoyó personal y decididamente a Curt Herzstark, además de invitarle a establecer una nueva fábrica, Contina AD. Herzstark fue nombrado director técnico con un contrato de 10 años, pero sin responsabilidades de gestión.

    Con el paso de los años fue gradualmente aislado de la administración de la compañía y permaneció solo como consultor. Finalmente, en 1956, vendió sus patentes a Contina AD por 350 000 francos (una cantidad significativa en el momento).

    Y así fue como salió a producción la CURTA, la más genial calculadora mecánica de bolsillo jamás creada, hoy codiciado objeto de coleccionistas.

    Curt Herzstark murió el 27 de octubre de 1988 en Nendeln, Liechetensein, habiendo hecho su sueño realidad: una calculadora que cumplió durante décadas el deseo de los clientes.The Conversation

    Pedro José Miana Sanz, Catedrático de Matemáticas, Análisis Matematico, Universidad de Zaragoza y Natalia Romero Álvarez, Profesora Titular de Universidad. Matemática Aplicada, Universidad de La Rioja

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Polymarket: Revolución en el Mercado de Predicciones Descentralizadas

    El mercado de predicciones, un fenómeno cada vez más relevante en el ámbito de las criptomonedas y la tecnología Blockchain, ha experimentado un notable crecimiento gracias a plataformas como Polymarket. Esta plataforma descentralizada de predicciones ha ganado popularidad en los últimos meses, especialmente en el contexto de las elecciones presidenciales en Estados Unidos, convirtiéndose en un referente en este tipo de mercados.

    ¿Qué es Polymarket?

    Polymarket es una plataforma de predicciones basada en Blockchain que permite a los usuarios apostar sobre el resultado de diversos eventos futuros. Estos eventos pueden abarcar desde elecciones políticas hasta eventos deportivos, pasando por acontecimientos culturales y juicios. La simplicidad del concepto es una de las claves de su éxito: si aciertas en tu predicción, ganas criptomonedas; si te equivocas, pierdes.

    Funcionamiento de Polymarket

    El funcionamiento de Polymarket es similar al de otros mercados de predicciones, con la diferencia fundamental de que está descentralizado y se basa en la tecnología Blockchain. Los usuarios pueden crear contratos para cualquier evento con un resultado claro y verificable. Una vez creado el contrato, otros usuarios pueden comprar «acciones» que representan diferentes resultados posibles.

    El precio de estas acciones varía en función de las probabilidades percibidas de que un resultado ocurra. Por ejemplo, si las probabilidades de que un candidato gane una elección son altas, el precio de las acciones que respaldan ese resultado será más alto, y viceversa. Al concluir el evento, el precio de las acciones del resultado ganador se ajusta a USD $1, mientras que las acciones de los resultados perdedores se vuelven inútiles.

    Uno de los aspectos más atractivos de Polymarket es la posibilidad de comprar y vender acciones en cualquier momento, sin necesidad de esperar a que el evento concluya. Esto proporciona a los usuarios una gran flexibilidad para ajustar sus posiciones según la evolución de las probabilidades.

    Ventajas de la Descentralización

    Al estar construido sobre la red Blockchain de Polygon, Polymarket se beneficia de la descentralización, lo que elimina la necesidad de intermediarios. Esto puede traducirse en menores costos de transacción y mayor privacidad para los usuarios. Además, permite que cualquier persona en cualquier lugar del mundo participe, siempre y cuando tenga acceso a criptomonedas.

    La descentralización también significa que cualquiera puede proporcionar liquidez a cualquier contrato, a diferencia de los mercados centralizados donde esta tarea recae únicamente en el creador del contrato. Esta característica contribuye a una mayor liquidez en el mercado y puede mejorar la precisión de las predicciones.

    Desafíos Regulatorios

    A pesar de sus ventajas, los mercados de predicciones descentralizados como Polymarket no están exentos de desafíos. Las regulaciones en torno a las apuestas y las criptomonedas varían significativamente entre diferentes países, lo que puede complicar la operativa de estas plataformas. En el caso de Polymarket, los usuarios en Estados Unidos tienen restricciones para participar directamente en la plataforma, aunque algunos podrían sortear estas limitaciones utilizando redes privadas virtuales (VPN).

    Tendencias en las Predicciones

    El interés en las próximas elecciones presidenciales de EE. UU. ha disparado la popularidad de Polymarket, con contratos relacionados con estos eventos acumulando grandes sumas de dinero. Las predicciones sobre quién será el próximo presidente de Estados Unidos o quién ganará la nominación presidencial del Partido Demócrata son especialmente populares.

    Por ejemplo, un contrato que especula sobre el ganador de las elecciones presidenciales de noviembre ha visto apuestas que suman más de USD $400 millones, con Donald Trump y Kamala Harris como los principales favoritos. Otro contrato destacado es el que predice el nominado demócrata, con Kamala Harris liderando las probabilidades tras el anuncio de retirada del actual presidente Joe Biden.

    Además de la política estadounidense, Polymarket ofrece contratos de predicción sobre otros eventos internacionales y deportivos, como las elecciones en Venezuela, la posible invasión de Taiwán por parte de China, y competiciones como las Olimpiadas de París y el Super Bowl 2025.

    El mercado de predicciones representa una emocionante intersección entre la tecnología Blockchain y la especulación financiera. Plataformas como Polymarket están liderando esta tendencia, ofreciendo a los usuarios la oportunidad de participar en un mercado global y descentralizado. A medida que la popularidad de estas plataformas continúa creciendo, también lo harán los desafíos regulatorios y las oportunidades para innovaciones futuras en el espacio de las criptomonedas y las predicciones.

  • Osito Teddy, de tu infancia a la inteligencia artificial

    En la era de la inteligencia artificial, los juguetes clásicos están recibiendo una actualización futurística. Skyrocket, una empresa de tecnología y entretenimiento con sede en Los Ángeles, ha anunciado el lanzamiento de un osito de peluche revolucionario que está destinado a transformar la experiencia de los cuentos para dormir de los niños. Bautizado como «Poe the AI Story Bear», este osito utiliza la inteligencia artificial (IA) más avanzada para crear y narrar historias personalizadas en tiempo real.

    Poe the AI Story Bear: Innovación en Juguetes

    Poe the AI Story Bear es un osito de peluche que utiliza el modelo de IA GPT-4o de OpenAI para generar y contar historias. Este modelo es uno de los más avanzados desarrollados por OpenAI, con capacidades para procesar texto, audio y video. A través de una aplicación móvil, los niños pueden aportar ideas para los cuentos, y Poe las transformará en relatos únicos y personalizados. El osito tiene la capacidad de narrar en hasta 20 idiomas, gracias a la tecnología de Eleven Labs, que asegura que la voz suene lo más natural posible.

    El juguete se lanzará en agosto a un precio de 50 dólares. Funciona con cuatro baterías AA y no tiene micrófonos ni cámaras incorporadas, lo que asegura la privacidad y seguridad de los niños. La aplicación móvil es esencial para generar las historias, que se envían al oso a través de una conexión Bluetooth. Una vez recibidos los archivos de audio, el osito mueve su boca al reproducir el audio, creando la ilusión de que está hablando.

    Funcionamiento y Características Técnicas

    El proceso de creación de historias con Poe es sencillo pero impresionante. Los niños utilizan la aplicación para seleccionar los ingredientes de su cuento, como personajes, objetos y escenarios. Las opciones van más allá de los cuentos de hadas típicos, permitiendo la inclusión de personajes como brujas, influencers de redes sociales, señores de la guerra alienígenas, zombis y arqueólogos. Esto permite una enorme variedad de combinaciones y creatividad.

    Detrás de escena, la aplicación envía un mensaje al modelo GPT-4o para generar la historia. Skyrocket ha implementado varios filtros y guardarraíles en la programación para asegurarse de que las historias sean apropiadas para los niños, evitando temas controvertidos o inapropiados. La voz del oso, también generada por IA, convierte el texto en discurso en cuestión de segundos.

    El osito Poe puede almacenar historias previamente generadas, permitiendo su reproducción en cualquier momento al presionar su oreja. Aunque la IA puede generar nuevas historias rápidamente, la longitud y la cantidad de cuentos están limitadas debido a los altos costos asociados con la tecnología. Cada osito Poe viene con créditos para crear 75 historias, y los padres pueden necesitar comprar créditos adicionales para seguir generando nuevos relatos.

    Desafíos y Críticas

    A pesar de su innovadora propuesta, Poe enfrenta desafíos significativos. Bridget Carey de CNET probó el juguete con sus hijos de cinco y ocho años, y aunque elogió la rapidez y funcionalidad de la aplicación, señaló problemas con la calidad literaria de los cuentos. Las historias, aunque rápidas de crear, a menudo contenían giros aleatorios y vocabulario inapropiado para los niños, lo que puede ser problemático.

    Skyrocket ha intentado mitigar estos problemas implementando filtros y guardarraíles en la programación de la IA para asegurar que las historias sean adecuadas para los niños. Sin embargo, Carey destacó que la longitud de los cuentos y la cantidad de historias generables están limitadas, posiblemente debido al alto costo de uso de la tecnología.

    El Futuro de los Juguetes con IA

    Poe es solo el comienzo de una nueva generación de juguetes impulsados por IA. La tecnología detrás de este osito podría abrir camino a una amplia variedad de productos similares a medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando. Skyrocket espera que futuras versiones de Poe puedan mejorar en términos de narrativa y adecuación al público infantil.

    El reciente lanzamiento del modelo GPT-4o Mini por parte de OpenAI, que es más económico y pequeño, podría facilitar el desarrollo de nuevos juguetes basados en IA, haciendo que esta tecnología sea más accesible para los desarrolladores y, en consecuencia, para los consumidores.

    Comparación con Juguetes Clásicos

    El lanzamiento de Poe evoca recuerdos de Teddy Ruxpin, el primer osito de peluche animatrónico lanzado en 1985. Teddy Ruxpin movía su hocico y parpadeaba al ritmo de las historias reproducidas desde cintas de casete. Sin embargo, a diferencia de Teddy Ruxpin, Poe no cuenta con un equipo de escritores, músicos y actores de voz detrás de sus historias. En su lugar, la creatividad se deja en manos de la IA, lo que puede resultar en cuentos menos cohesionados y personalizados.

    El osito de peluche Poe, con su capacidad para generar y contar historias personalizadas, simboliza un avance significativo en la intersección de la tecnología y el entretenimiento infantil. Aunque todavía presenta desafíos en términos de narrativa y adecuación para niños, su lanzamiento marca un paso importante hacia la integración de la IA en los juguetes. A medida que esta tecnología continúe avanzando, es probable que veamos una proliferación de juguetes similares que no solo entretengan, sino que también estimulen la creatividad y la imaginación de los niños de maneras antes inimaginables.

  • Alianza de Amazon con Adept, startup de AI, genera preocupaciones

    Recientemente, la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC) solicitó a Amazon detalles sobre su acuerdo con la startup de inteligencia artificial (IA) Adept, lo que refleja la creciente preocupación del regulador sobre cómo se estructuran estos acuerdos. La solicitud sigue una revisión más amplia de las asociaciones entre las grandes tecnológicas y startups prominentes en el campo de la IA.

    El interés de la FTC se centra en el anuncio del mes pasado de que el CEO de Adept, David Luan, y otros ejecutivos se unirían a Amazon, que también licenciaría parte de la tecnología de la startup. Si bien estas indagaciones no siempre resultan en una investigación oficial o en medidas coercitivas, señalan la vigilancia constante sobre las actividades de las grandes tecnológicas en el ámbito de la IA.

    Amazon busca alcanzar a sus rivales Google y Microsoft, que ya han avanzado significativamente en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala. Para ello, ha creado un equipo dedicado a la Inteligencia General Artificial (AGI), con Luan liderando el equipo de “AGI Autonomy” junto con muchos ex empleados de Adept.

    Fundada en 2022, Adept levantó más de $400 millones de inversores de capital de riesgo con el objetivo de entrenar modelos de lenguaje para realizar tareas generales para clientes empresariales. Sin embargo, a pesar de su valoración inicial de más de mil millones de dólares y de lanzar algunos modelos de código abierto, no logró lanzar productos comerciales exitosos.

    Este movimiento de Amazon no es su primera incursión en el campo de la IA. Desde septiembre, ha invertido $4 mil millones en la startup Anthropic, tomando una participación minoritaria. La FTC también está investigando movimientos similares de Microsoft, quien contrató a gran parte del liderazgo de otra startup, Inflection AI, y acordó pagar una tarifa de licencia de aproximadamente $650 millones.

    La expansión de las grandes tecnológicas en el ámbito de la IA plantea varias preocupaciones. Por un lado, existe el riesgo de que estas empresas utilicen su ventaja existente para excluir a competidores más pequeños, lo que podría sofocar la innovación en el sector. La concentración de talento y tecnología en pocas manos puede llevar a un dominio de mercado que reduzca la diversidad de soluciones y enfoques.

    Por otro lado, hay preocupaciones sobre el posible control excesivo que una alianza entre una gran tecnológica y el estado, potenciada por la IA, podría ejercer. Si una empresa como Amazon, con sus vastos recursos y capacidades tecnológicas, se alía con el estado, el resultado podría ser una supervisión y un control sin precedentes sobre diferentes aspectos de la vida cotidiana de los ciudadanos, desde el comercio hasta la privacidad de los datos.

    Para mitigar estos riesgos, es crucial que existan mecanismos  que garanticen efectivamente la libre competencia y la protección de los derechos individuales.  El mercado puede defenderse fomentando la competencia y la transparencia. Las autoridades deben garantizar que las adquisiciones y asociaciones se realicen de manera que no perjudiquen a los competidores más pequeños y que no se abuse del poder dominante, especialmente cualquier alianza con gobiernos.

    Además, es fundamental promover un entorno donde las startups y las pequeñas empresas puedan prosperar, incentivando la innovación y la diversidad de soluciones tecnológicas. La regulación debe equilibrar la promoción de la innovación con la protección de los consumidores y la competencia.

    La alianza de Amazon con Adept podría traer avances significativos en la tecnología de IA, pero también plantea serias preocupaciones sobre la competencia, la innovación y el control. Es imperativo que tanto los reguladores como la sociedad en general permanezcan vigilantes y proactivos para asegurar que el desarrollo de la IA beneficie a todos y no solo a unos pocos jugadores dominantes y que precisamente no sean los gobiernos centrales los mayores beneficiados frente al indefenso ciudadano.

  • Derechos Individuales: Un Análisis del Caso Paxful

    El reciente caso del cofundador de Paxful, Artur Schaback, quien se declaró culpable por no implementar controles de anti-lavado de dinero (AML) y conocimiento de su cliente (KYC), subraya una creciente tendencia de intervención estatal en el ámbito de las criptomonedas. Esta situación plantea una serie de preguntas cruciales sobre los derechos individuales, la autonomía de los mercados y la eficacia de las políticas gubernamentales.

    Contexto del Caso Paxful

    Artur Schaback, uno de los fundadores del exchange de criptomonedas Paxful, se enfrenta a una pena de hasta cinco años de prisión y una multa de 5 millones de dólares tras admitir que no implementó medidas efectivas de AML y KYC. Según el Departamento de Justicia de EE. UU. (DOJ), Schaback permitió que los usuarios operaran en Paxful sin proporcionar información detallada de identificación, lo que, según los fiscales, facilitó actividades delictivas como el lavado de dinero, violaciones de sanciones y otros fraudes.

    Derechos Individuales y Autonomía del Mercado

    Desde la perspectiva de los derechos individuales, la intervención del gobierno en este caso parece violar principios fundamentales de libertad y autonomía. Las políticas de AML y KYC, aunque diseñadas para combatir actividades ilícitas, también invaden la privacidad de los usuarios y limitan su capacidad para operar libremente en el mercado de criptomonedas. Esta intervención es un intento del estado de imponer un control excesivo sobre las transacciones económicas personales, afectando la libertad individual de elección y la privacidad.

    Políticas Invasivas y su Impacto

    Las políticas AML y KYC son a menudo justificadas como necesarias para la seguridad y la estabilidad financiera. Sin embargo, estas medidas pueden tener efectos adversos, especialmente en un entorno tecnológico avanzado como el de las criptomonedas. Las tecnologías de blockchain y criptomonedas surgieron precisamente como una respuesta a la centralización y la falta de transparencia de los sistemas financieros tradicionales. Al imponer regulaciones estrictas, los gobiernos no solo limitan la innovación, sino que también dificultan el acceso a servicios financieros para aquellos que buscan opciones descentralizadas y más privadas.

    La Eterna Lucha Contra el Mercado

    La historia ha demostrado que el mercado siempre encuentra formas de adaptarse y superar las restricciones impuestas por las autoridades. A pesar de las sanciones y regulaciones, las criptomonedas han continuado creciendo y ganando aceptación mundial. Este caso de Paxful es un recordatorio de que, aunque los gobiernos pueden usar medidas legales para disuadir y castigar, no pueden detener el progreso tecnológico ni la evolución del mercado. La adopción de criptomonedas y tecnologías blockchain es una clara indicación de que los individuos valoran la libertad y la privacidad en sus transacciones financieras.

    La Función del Estado: Seguridad y Justicia

    El rol del estado debería centrarse en garantizar la seguridad y la justicia, persiguiendo a los verdaderos delincuentes y no interfiriendo en acuerdos voluntarios entre individuos. En lugar de imponer cargas regulatorias excesivas a plataformas como Paxful, el gobierno debería enfocarse en mejorar la eficiencia de sus propios sistemas de seguridad y justicia. Perseguir a los delincuentes y asegurar que los sistemas judiciales funcionen de manera justa y eficiente debería ser la prioridad. No haciéndole pagar a los privados la incompetencia del sector público.

    El caso de Artur Schaback y Paxful pone de manifiesto la tensión entre la intervención estatal y los derechos individuales en el contexto de las criptomonedas. Las políticas de AML y KYC, aunque bien intencionadas,son una invasión a la privacidad y una limitación a la libertad económica. En última instancia, el mercado encontrará formas de adaptarse y evolucionar, mientras que el estado debería concentrarse en cumplir sus funciones esenciales de seguridad y justicia, en lugar de intervenir en acuerdos voluntarios y privados. Este equilibrio es crucial para fomentar un entorno de innovación y libertad individual, mientras se mantienen los principios de justicia y seguridad.

  • Bezos, estratega de largo plazo: 30 años de crecimiento y cambio

    El origen de Amazon se remonta al 5 de julio de 1994, hace ya 30 años. Inicialmente, su nombre fue Cadabra y luego Relentless. Fue en 1995 cuando adoptó su actual denominación. En algo tan simple como cambiar su nombre varias veces durante el primer año, la empresa ya estaba mostrando algunos de los rasgos esenciales que le han conducido al éxito: el afán de superación, la innovación constante, la reinvención y el talento y visión de futuro de su fundador, Jeff Bezos.

    Desde que Bezos llama Amazon a su empresa, ya tenía claro que su plataforma de comercio electrónico contaría con todo lo que cualquiera pudiera imaginar y que todo se encontraría de forma rápida y sencilla. Todo un reto, ya superado por Amazon.

    Su estrategia de crecimiento le ha llevado a ser un jugador de referencia en negocios que eran inimaginables hace tan solo unos años.

    Un negocio librero

    En sus inicios, la empresa tuvo que tomar decisiones que marcarían su futuro. La más importante: ¿qué productos vender online y en que países? Así, Bezos comenzó vendiendo libros.

    Fue todo un acierto decidir vender de manera novedosa un producto tradicional que, además, era ideal para testar su modelo de negocio en un entorno incierto pero con extraordinarias perspectivas de crecimiento. Los libros tenían un precio bajo, una demanda creciente, una amplia oferta –en constante aumento– y eran fáciles de transportar.

    La clave, en aquel momento y contexto, era ganarse la confianza del cliente, reducir los costes al máximo y ofrecer un servicio rápido.

    Un círculo virtuoso

    Amazon supo percatarse de los beneficios que generaban los “efectos de red”: cuantas más personas compraban en su plataforma, más interesante resultaba ésta para los clientes actuales y futuros, pues un mayor número de vendedores estarían interesados en tener sus productos en ella.

    En consecuencia, cuanta más variedad de productos hubiera, más clientes acudirían a Amazon para realizar sus compras y más interesante sería para otros vendedores ofrecer sus productos en la plataforma. Se formó así un círculo virtuoso en constante retroalimentación.

    El negocio inicial de venta de libros no solo fue clave para mostrar las bondades del modelo de negocio de Amazon: también fue un aprendizaje para ampliar la gama de productos y, posteriormente, entrar en sectores radicalmente diferentes.

    La financiación

    En su etapa inicial, Bezos puso énfasis en la financiación de la empresa, un aspecto que muchas descuidan pero que es clave para el éxito. Así, pudo contar con la financiación adecuada para el espectacular crecimiento esperado en el largo plazo. Optó por vender acciones como vía de financiación, y el 15 de mayo de 1997 comenzó a cotizar en el NASDAQ. El diseño de su estructura para atraer capital y unos objetivos a largo plazo fueron un acierto.

    El beneficio llegó a finales de 2001 y era muy pequeño (apenas un 0,5 % de sus ingresos) pero, a diferencia de las empresas tecnológicas que surgían en aquellos años, tenía beneficios sólidos y crecientes. El pinchazo de la burbuja tecnológica llevó a Amazon a ser una referencia en el comercio electrónico.

    Otro aspecto financiero clave para el éxito de Amazon ha sido pagar siempre en efectivo en lugar de pagar en acciones las adquisiciones que realiza para posicionarse como un jugador clave en nuevos negocios. Bezos siempre se ha mostrado totalmente convencido del potencial de crecimiento del precio de las acciones de Amazon y, al pagar las compras de empresas de esa forma, evita compartir con los propietarios de las empresas adquiridas el enorme potencial de incremento del precio de las acciones de Amazon.

    Lo tecnológico

    Con los espectaculares avances tecnológicos, Amazon se percató que debía cambiar su modelo de negocio. Los datos pasarían a ser el principal recurso de las empresas y debía focalizarse en aquellas actividades que le permitieran obtener la máxima cantidad de datos de calidad, y ayudar a las empresas en este campo.

    Amazon Web Services (AWS), su negocio de servicios en la nube a empresas y de donde procede la mayor parte de sus beneficios, es el resultado de esta estrategia. No en vano, AWS tuvo un beneficio de explotación de 24 600 millones de dólares en 2023, el 67 % de los 36 900 millones de dólares que tuvo de beneficios totales.

    Crecimiento sostenido

    El resultado de todo esto es una espectacular subida del precio de las acciones en los mercados bursátiles. Las acciones de Amazon debutaron en estos mercados a siete centavos de dólar y ahora cotizan en el entorno de los 200 dólares, un incremento de más del 280 000 % en 27 años.

    Así, con sus nuevos negocios se enfoca en obtener, gestionar y almacenar los datos que permiten a las empresas tomar las decisiones adecuadas y aprender continuamente.

    ¿Cuál será el precio que alcanzarán las acciones de Amazon a finales de este año? ¿Cuál será el próximo gran movimiento estratégico de la compañía de Bezos? Seguro que no hay que esperar 30 años para descubrirlo y será algo que, con toda seguridad, nos sorprenderá.The Conversation

    Miguel Angel López Gómez, Profesor colaborador del departamento de Gestión de Empresas , Universidad Pontificia Comillas

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Vitalik Buterin Critica las Regulaciones Cripto en EE.UU.: ¿Frenan la Innovación o Protegen a los Inversores?

    El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha expresado su frustración con el actual estado de las regulaciones cripto en Estados Unidos. En una reciente discusión en Warpcast, Buterin afirmó que las políticas regulatorias vigentes desalientan los proyectos serios y promueven aquellos con propuestas especulativas y vagas. Según Buterin, esta situación se traduce en una «anarco-tiranía» que perjudica el desarrollo de la tecnología blockchain y las criptomonedas.

    Buterin explicó que en EE.UU., si un proyecto cripto presenta una propuesta clara de valor a largo plazo, automáticamente es etiquetado como un valor, lo que lo somete a estrictas regulaciones y posibles sanciones. Esto, según él, crea un entorno en el que es más seguro lanzar proyectos sin un plan claro, lo que finalmente resulta en un mercado lleno de promesas vacías y especulaciones. «Si haces algo inútil, o algo en lo que le pides a la gente que te dé dinero a cambio de vagas referencias a posibles retornos en el mejor de los casos, estás libre y a salvo», comentó Buterin. «Pero si intentas darles a tus clientes una historia clara de dónde provienen los retornos y promesas sobre qué derechos tienen, entonces estás jodido porque eres ‘un valor’».

    Buterin propone un cambio radical en la forma en que se regula el espacio cripto. Aboga por un sistema en el que emitir un token sin una narrativa clara sobre su valor económico a largo plazo sea lo más riesgoso, y donde los proyectos que sí ofrezcan esta claridad y sigan las mejores prácticas básicas sean considerados seguros. Sin embargo, reconoce que lograr esto requerirá un compromiso de buena fe tanto de los reguladores como de la industria cripto.

    Las críticas de Buterin se centran especialmente en la Comisión de Bolsa y Valores de EE.UU. (SEC), la cual ha sido particularmente activa en perseguir proyectos cripto que considera están violando las leyes de valores. La SEC, bajo la dirección de Gary Gensler, sostiene que la mayoría de las criptomonedas deberían ser tratadas como valores y, por lo tanto, sujetas a las estrictas normativas federales. Este enfoque ha llevado a la SEC a emprender acciones legales contra importantes exchanges como Binance y Coinbase, así como contra otras entidades del sector como Robinhood y Kraken, acusándolas de comercializar valores no registrados.

    Esta postura estricta de la SEC ha generado una sensación de incertidumbre y temor entre los desarrolladores y empresas del sector cripto, quienes ven cómo sus proyectos son constantemente puestos bajo la lupa y enfrentan la posibilidad de sanciones severas. Buterin sostiene que esta situación no solo es perjudicial para la innovación, sino que también crea un ambiente en el que los proyectos menos serios y más especulativos tienen mayor probabilidad de prosperar.

    El caso de Ethereum es particularmente ilustrativo de esta tensión. Hasta hace poco, la SEC mantenía una investigación abierta para determinar si ETH, la criptomoneda nativa de Ethereum, debía ser clasificada como un valor. Aunque la agencia finalmente permitió el lanzamiento de ETF Ethereum al contado, el proceso fue visto con escepticismo y preocupación por parte de la comunidad cripto.

    Buterin concluye que para que el ecosistema cripto prospere, es esencial que los reguladores y la industria trabajen juntos de manera constructiva. Solo a través de un compromiso mutuo y un enfoque regulatorio más equilibrado, será posible fomentar la innovación y, al mismo tiempo, proteger a los inversores. Mientras tanto, la comunidad cripto continúa observando de cerca los desarrollos regulatorios en EE.UU., esperando que se establezca un marco que permita el crecimiento sostenible y la seguridad en el sector.

  • NVIDIA se Corona como la Empresa Más Valiosa del Mundo Gracias a la IA

    NVIDIA Corp. ha alcanzado un hito histórico, convirtiéndose en la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado, superando a gigantes tecnológicos como Microsoft y Apple. Este logro destaca el impacto y la creciente importancia de la inteligencia artificial (IA) en el mercado tecnológico y financiero global.

    El Ascenso de NVIDIA en el Mercado

    A principios de junio de 2024, NVIDIA superó a Apple en valor de mercado por primera vez desde 2002. Posteriormente, también superó a Microsoft, situándose en la cima del mercado con una capitalización bursátil de aproximadamente 3.3 billones de dólares. Este ascenso meteórico ha sido impulsado principalmente por el auge de la inteligencia artificial y la demanda de los chips avanzados de NVIDIA, que son esenciales para las aplicaciones de IA.

    Innovación y Liderazgo en IA

    NVIDIA es conocida por sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alta eficiencia, que son fundamentales para los centros de datos que manejan tareas computacionales complejas. Sus aceleradores H100, en particular, han visto una demanda vertiginosa, contribuyendo a un incremento en las ventas del fabricante de chips en más de un 125% el año pasado. Esta tecnología no solo es crucial para la inteligencia artificial, sino también para el aprendizaje profundo y otras aplicaciones avanzadas.

    El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, y su equipo han posicionado a la compañía no solo como un fabricante de chips, sino como un proveedor de sistemas completos que incluyen software propietario y un ecosistema de desarrollo robusto. Esto ha permitido a NVIDIA mantener una ventaja competitiva significativa en el mercado de la IA.

    Competencia y Colaboración

    Mientras NVIDIA se destaca, otras grandes tecnológicas como Microsoft y Apple también están haciendo movimientos estratégicos en el ámbito de la IA. Microsoft, por ejemplo, ha invertido y colaborado con OpenAI, la organización detrás de ChatGPT, lo que subraya su compromiso con el desarrollo de tecnologías avanzadas. Apple, por su parte, ha presentado recientemente su plan para incursionar en la inteligencia artificial, lo que ha calmado las expectativas de los inversores.

    Impacto Financiero y Futuro

    El impacto financiero de NVIDIA es innegable. Hasta la fecha, las acciones de la empresa han subido más de un 160% en 2024, agregando más de 2 billones de dólares a su capitalización de mercado. Este crecimiento fenomenal no solo refleja el valor de los productos de NVIDIA, sino también la creciente demanda y la importancia de la inteligencia artificial en la economía global.

    Daniel Ives, analista de Wedbush Securities, describe los chips de GPU de NVIDIA como «el nuevo oro o petróleo del sector tecnológico», destacando su papel crucial en la cuarta Revolución Industrial. A medida que más empresas y consumidores adoptan tecnologías de IA, la demanda de los productos de NVIDIA seguirá aumentando.

    NVIDIA, la empresa más valiosa del mundo.

    NVIDIA ha demostrado ser una fuerza dominante en el mercado tecnológico, impulsada por su liderazgo en el desarrollo y la implementación de tecnologías de inteligencia artificial. Su capacidad para innovar y adaptarse a las necesidades del mercado ha permitido a la empresa superar a gigantes como Microsoft y Apple, consolidando su posición como la empresa más valiosa del mundo.

    Este logro no solo subraya la importancia de la inteligencia artificial en la economía moderna, sino que también establece un nuevo estándar para la innovación y el crecimiento en el sector tecnológico. A medida que NVIDIA continúa liderando en el desarrollo de tecnologías avanzadas, el futuro parece prometedor tanto para la compañía como para la industria de la IA en su conjunto.

  • Trezor Lanza la Nueva Billetera Hardware Trezor Safe 5

    El mundo de las criptomonedas avanza rápidamente y con él, la necesidad de soluciones seguras y eficientes para la gestión de activos digitales. En respuesta a esta demanda, Trezor ha presentado su última innovación en el evento BTC Prague 2024: la Trezor Safe 5. Este nuevo modelo de billetera hardware de criptomonedas se destaca no solo por sus avanzadas características de seguridad, sino también por su diseño intuitivo y facilidad de uso.

     Características Destacadas del Trezor Safe 5

    La Trezor Safe 5 se distingue por su pantalla táctil a color que cubre toda su superficie frontal, ofreciendo una experiencia de usuario más interactiva e intuitiva. Esta pantalla está protegida por Gorilla Glass, lo que garantiza su durabilidad y resistencia. Además, la respuesta háptica mejora la interacción, proporcionando confirmaciones táctiles que aumentan la confianza en cada operación.

    Uno de los aspectos más destacados de este dispositivo es su integración con la aplicación Trezor Suite, disponible tanto para escritorio como para dispositivos móviles. Esta integración permite a los usuarios gestionar, comprar, vender e intercambiar criptomonedas de manera segura y sencilla desde un solo lugar.

    Seguridad Mejorada

    El Trezor Safe 5 utiliza el elemento seguro EAL 6+ sin NDA, lo que confirma que ha pasado rigurosas pruebas para resistir ataques sofisticados. La protección mediante PIN y frases de contraseña asegura una defensa robusta contra amenazas tanto en línea como fuera de línea. Además, el estándar mejorado de copia de seguridad de billetera de 20 palabras ofrece una protección adicional, permitiendo una recuperación más segura de los fondos en caso de pérdida. A diferencia de otros dispositivos de su tipo, los equipos de Trezor están construidos con código fuente abierto, lo que permite auditorías basadas en la comunidad para que las vulnerabilidades puedan verse y solucionarse más rápido.

    Versión Exclusiva para Bitcoin

    En respuesta a la demanda de los entusiastas de Bitcoin, Trezor ha lanzado una versión de la Trezor Safe 5 exclusivamente para Bitcoin. Esta versión no estará inmediatamente disponible para su compra, pero se puede reservar anticipadamente. La edición exclusiva para Bitcoin está optimizada para ofrecer la máxima seguridad y facilidad de uso para los usuarios de esta criptomoneda en particular.

    Trezor Expert: Servicio de Configuración Personalizada

    Además de la nueva billetera, Trezor ha introducido un nuevo servicio llamado Trezor Expert, diseñado para ayudar a los nuevos usuarios a configurar sus billeteras. Este servicio de incorporación personalizada cuesta USD $99 y ofrece sesiones individuales para garantizar que los usuarios configuren sus dispositivos correctamente y con confianza. Matej Zak, CEO de Trezor, explicó que este servicio responde a la necesidad de apoyar a los recién llegados al mundo de las criptomonedas, quienes a menudo carecen de experiencia y conocimiento sobre la autocustodia y la gestión segura de claves privadas.

    Disponibilidad y Precios

    La Trezor Safe 5, tanto en su versión estándar como en la versión exclusiva para Bitcoin, está disponible para pedidos anticipados. El precio de cualquiera de las versiones es de USD $169. Los colores negro grafito estarán disponibles en julio, mientras que las versiones en verde y violeta se enviarán a mediados de agosto.

    Qué podemos esperar de esta nueva versión?

    Con el lanzamiento de la Trezor Safe 5 y el servicio Expert, Trezor continúa liderando en el campo de la seguridad de criptomonedas. Estas innovaciones no solo ofrecen una mayor seguridad, sino que también hacen que la gestión de activos digitales sea más accesible e intuitiva para todos los usuarios. Al combinar la tecnología de punta con un diseño fácil de usar, Trezor reafirma su compromiso de proporcionar soluciones de autocustodia de alta calidad para el creciente mercado de criptomonedas.

  • Algoritmo evolutivo: cuando la inteligencia artificial se inspira en la selección natural

    La idea de un algoritmo evolutivo es la de expresar el programa mediante un código, a imagen del código genético, capaz de representar un determinado comportamiento.

    En 1959, Arthur Samuel (1901-1990), trabajador de IBM y graduado por el Instituto Técnico de Massachussets, escribió un artículo que cambió el modo de programar los ordenadores.

    Arthur Samuel en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Standford en 1970. Standford InfoLab

    El problema que afrontó Samuel no era de capital importancia: se trataba simplemente de desarrollar un programa capaz de jugar al juego de damas. Analizaba una posición del tablero en la que tenía en cuenta diversos factores. A cada uno de ellos le daba una mayor o menor importancia mediante un valor numérico, y producía el movimiento con más probabilidad de ganar la partida a partir de esa configuración analizada.

    El inconveniente era que se desconocía qué factores eran más importantes para determinar el mejor movimiento a realizar. Y aquí es donde reside la gran aportación de Samuel.

    Un jugador de damas muy perspicaz

    En vez de asignar valores concretos, los asignó de manera aleatoria. Claro que de esta forma el resultado sería un programa con un pésimo rendimiento en el juego. La idea brillante fue la de hacerle jugar contra contrincantes humanos e intentar modificar los valores a partir de la experiencia en las partidas.

    Cuando el software perdía una jugada, la analizaba poniéndose en la piel del humano, comparando la acción que este realizó en cada movimiento con la que el programa hubiera hecho en su lugar. Así, mejoraba su rendimiento estudiando al adversario y aprendiendo de los errores cometidos.

    algoritmo evolutivo
    Las investigaciones de Samuel fueron el punto de partida para el desarrollo de la inteligencia artificial en IBM durante la década de 1990.
    IBM

    Samuel no había programado un algoritmo para jugar a las damas, lo había diseñado para que aprendiera a jugar a las damas. Y fue capaz de hacerlo incluso por encima de las capacidades de su programador.

    Fue una experiencia pionera de lo que hoy se conoce como aprendizaje automático, que está detrás de avances tan extendidos como el diagnóstico médico por inteligencia artificial, el reconocimiento de voz, los vehículos autónomos, los asistentes virtuales o los últimos modelos del lenguaje.

    Autonomía para aprender

    Muchos de ellos se han nutrido del perfeccionamiento de unos modelos, también paramétricos, que llamamos redes neuronales. En estos nuevos modelos no hay una función fija como en el programa de Samuel, sino que se puede aproximar cualquier función, y se pasa de unos pocos parámetros a cientos de millones de ellos.

    Además, ya no hace falta un humano para que el programa aprenda de él: los sistemas actuales aprenden a partir de la miríada de datos que están disponibles en todos los dominios del conocimiento.

    Sin embargo, la tecnología que hay detrás de todos estos modelos recientes no es demasiado revolucionaria. La manera de ajustar sus parámetros es una modificación del método de ajuste mediante descenso de gradiente, que data de finales del siglo XIX, aplicado a las redes neuronales en la década de los 80.

    El éxito reciente reside en la sofisticación de los modelos y su complejidad, además de la enorme disponibilidad de datos de entrenamiento. Pero los científicos no han pasado por alto otro aspecto importante del aprendizaje automático: la evolución.

    Algoritmos genéticos

    Los seres vivos pueden, de manera simplificada, describirse también como funciones parametrizadas, cuyos parámetros son los genes. Dependiendo de los valores que tomen dichos genes, se produce un ser vivo u otro, con unas u otras características.

    Es la evolución la que, de manera similar al programa de Samuel, ha ido seleccionado los valores adecuados de los genes, para generar seres vivos con mayor probabilidad de sobrevivir, descartando por el camino ingentes cantidades de valores inapropiados.

    John Henry Holland desarrolló el primer programa de aprendizaje evolutivo en 1975.
    Wikimedia Commons, CC BY

    Incluso los sistemas neuronales de los seres vivos son el producto de un proceso que ha ido probando soluciones alternativas, durante millones de años, hasta dar con la combinación más eficaz desde el punto de vista evolutivo.

    Es a partir de esta idea que John Holland (1929-2015) diseñó, en el año 1975, el primer programa de aprendizaje evolutivo y desarrolló lo que denominó algoritmos genéticos.

    La idea de un algoritmo evolutivo es la de expresar el programa mediante un código, a imagen del código genético, capaz de representar un determinado comportamiento. Si se modifica el código, el programa se comporta de manera diferente.

    Si damos con una determinada codificación, será capaz de mostrar un comportamiento altamente eficaz. Como en los sistemas neuronales, se parte de un código aleatorio que se va mejorando mediante una versión artificial de la selección natural.

    Los programas que tengan mejores rendimientos cruzarán su codificación, generando nuevos programas, en una versión computacional de la reproducción sexual.

    Desde su aparición, se han producido innumerables avances en este tipo de algoritmos. Asimismo, se han aplicado con éxito en la selección de parámetros en problemas que son inabordables de otra manera.

    La antena 2006 de la nave espacial de la NASA ST5. Esta forma complicada fue encontrada por un programa evolutivo del diseño de computadora para crear el mejor patrón de la radiación.
    Wikimedia Commons, CC BY

    El futuro de la inteligencia artificial podría estar en combinar estas dos perspectivas, la neuronal y la evolutiva. Los sistemas evolutivos podrían ser útiles en la generación automática de modelos neuronales cada vez más complejos o, incluso, nuevos métodos de aprendizaje.

    De la misma manera que la selección natural ha sido capaz de producir sistemas neuronales capaces de generar comportamientos más y más complejos a partir de una evolución gradual de los mismos, los algoritmos evolutivos podrían ser la clave para producir modelos de inteligencia artificial cada vez más sofisticados, mejor adaptados a los requerimientos que se necesiten y más inteligentes.

    El campo de los sistemas evolutivos y los sistemas de inspiración biológica tiene un gran potencial que apenas estamos vislumbrando. Sin duda, será objeto de gran atención en los años venideros.The Conversation

    Pedro Isasi Viñuela, Catedrático de Universidad. Área de Inteligencia Artificial. Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Carlos III

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.