sábado, 26 de julio de 2014

Márketing Digital (publicidad); 27.07.14: the democracy of BIG DATA; construir con conocimientos BILINGÜE

And every one that heareth these sayings of mine, and doeth them not, shall be likened unto a foolish man, which built his house upon the sand: And the rain descended, and the floods came, and the winds blew, and beat upon that house; and it fell: and great was the fall of it.
San Mateo 7:26-27 (King James Version)
Además, ellos que escuchan mis palabras sin hacer caso a su sabiduría serán como un hombre tonto quién había construido su casa sobre arena. Pues, se llovió con inundaciones y vientos fuertes y golpearon tal casa sobre arena. Por supuesto, esa casa colapsó y grande fue tal caída

¡Tomar posesión y dominio de datos!

Resumen. Esta carta se centrará en un producto de WSI, disponible mediante WSI McDigital, que puede ayudar el desarrollo de Tijuana. Se encontrará dos traducciones – un folleto promocional y un artículo de la revista “Foreign Affairs”, ambos sobre los grandes datos (BIG DATA) – después una breve discusión sobre la accesibilidad de esta inteligencia e información.
Summary.  This discussion reviews an information-based marketing intelligence product of WSI that can aid Tijuana in becoming a tech axis. The complementary readings – the WSI-World product brief and an article from “Foreign Affairs" that deal with BIG DATA – create a theoretical and commercial depth underlying this new "El Dorado" or Fountain of Truth. The previous essay on BIG DATA is now bilinguë.


Comentarios sobre los BIG DATA.  La banda “The Police” produjo una canción popular hace treinta años que dijo, “Demasiados datos corriendo dentro de mí; demasiados datos me haciendo loco…” ¡Cómo relevante es esta angustia hoy en día! Sin embargo, tanta información tiene sus ventajas para nosotros:
[1] fuente profunda de información;
[2] inteligencia en tiempo real;
[3] patrones de datos como indicadores de la tendencias emergentes; y,
[4] generador constante de nuevas ideas.
Thoughts on BIG DATA. Thirty years ago, a popular song lamented a Chinese water torture of data dripping into the besieged minds of bewildered moderns. That complaint made sense a generation ago, before the data-deluge of the inter-net. Imagine its relevance today! Noah’s flood was a puddle compared to this disruption. Nevertheless, tucked inside in all those data is several big-bangs of information. Indeed, these BIG DATA give intuitive thinkers a strategic advantage in connecting dots into new masterpieces.
“Too much Information” https://www.youtube.com/watch?v=1bvOaYMr53k The Police (1983)
Al contrario a los métodos analíticos de estadísticas, esta información desde los BIG DATA no es exacta pero es indistinta (es decir, “fuzzy”). El reto de esta disciplina emergente será la dificultad que la gran mayoría de analogías, luego conceptos de productos, luego start-ups van a fallar por una o ambas razones.
[1] Una analogía no tenga resonancia en el mercado dirigido.
[2] Una buena idea no vaya a comunicarse a los actores importantes.
The irony of BIG DATA remains their being fuzzy information, or data not clean enough (i.e., rendered into standardized comparability) for the precise application of techniques used in statistical analyses. While BIG DATA cannot be scrubbed into controlled samples, a less precise use of them (i.e. identifying patterns without the assurance of statistical significance) can generate actionable intelligence. Thus, analysts are switching from statistical analogies to educated guesses.


Para aprovecharse de la ciencia de los BIG DATA, se puede enfocarse en el producto de viabilidad mínima, como un prototipo-de-trabajo, para mejorarse, gracias a la colaboración de los actores más importantes (es decir, financieros y clientes).
BIG DATA practitioners can draw faulty conclusions from fuzzy data or companies can fail to communicate ideas thus drawn. With few resources and often uniform thinking among co-founders, start-ups are vulnerable to turning educated guesses into very bad bets due to group-think.


El papel de la Plataforma WSI para la Red / Comunidad Social (Social Community Platform) en la democratización de conocimientos. Como detallado en el folleto de WSI a continuación, este método de BIG DATA es ahora disponible para todos en Tijuana mediante WSI-McDigital.
WSI-World’s Social Community Platform product. This recently launched service exploits intelligence, primarily gathered through social media, by applying the techniques of BIG DATA. This product is ideal for refining minimum viable products into money-makers.

Implicaciones para Technojuana.
Hoy en día, el mundo está cambiando vertiginosamente. Si Tijuana va a emerger como un eje de jóvenes emprendedores de vanguardia enriqueciendo al resto de la República, no solo dichos emprendedores, sino el gobierno municipal y empresas establecidas tendrán que trabajar juntos para consolidar este caos de conocimientos y creatividad en una infraestructura intelectual. Si no, el capital intelectual inerte produce nada para la ciudad, excepto para ubicar el foco tecnológico lejos en el futuro al costo de hoy.
Implications for Tecnojuana. Dizzying disruption has graduated from being a fact of life to a modus vivendi. If Tijuana is truly to emerge, through a long-deferred renaissance, into a future axis of the inter-net of things that enriches the brightest young entrepreneurs in Mexico while benefitting the larger society, these cutting edge co-founders will prosper far more by pooling their creativity into a an intellectual infra-structure based on far-reaching data. The largest hazard for Tecnojuana remains a failure to harness these data so that the eco-system’s intellectual capital remains inert.


Transacciones entre negocios (B2B) ahora dependen de información. El sentido del momento propicio para proceder, con otros factores alineados, necesita inteligencia comercial, no solo de la ‘persona’ del cliente (es decir, acciones y decisiones predichos por las preferencias sabidas de consumidores), sino de las amenazas puestas por la competencia. No hay mucho tiempo para “sobrepensar” los temas.  Aunque el motor de crecimiento disruptivo se basa en la fusión de mecatrónica e informática, su gasolina es la información valiosa ocultada en la piscina casi infinita de datos y combinaciones de datos.
Thinking long-term without quick-footed opportunism may leave Tecnojuana with no future at all. Maquiladoras are the most vulnerable- B2B sales rely on information formulated into intelligence. Actionable intelligence extracted from the web requires a vision of who the customer is, as indicated by a buyer “persona” (i.e., a composite personality of the targeted clients inferred from their behaviors on the web). It is important not to over-think this process. Focussing on hidden patterns buried in the flux of data enables manufacturers to realize opportunities and to adapt to competitive threats.


Gracias a la Plataforma de WSI, empresas de mediano tamaño pueden desplegar este servicio como una nueva habilidad para impulsar ideas desde la mente o el laboratorio hasta el mercado. Al fin, esto es la meta elusiva de la transferencia de tecnología a través de todo México.
Thus the inter-net of things is an information driven fusion of mechanical and systems engineering. The SMEs likely to be at the forefront are best suited for WSI-World’s Social Community Platform to transfer technology quickly and cost-efficiently, a desire thus far unrealized across all Mexico.











WSI (We Simplify the Internet) Plataforma para la Red / Comunidad Social.
La tecnología de los grandes datos (los BIG DATA) permite a su equipo de trabajo organizar, inspirar y movilizar
Entender cómo los BIG DATA pueden dar a su equipo los medios para realizar mejores oportunidades comerciales

Nuestra Comunidad Social (una súper-red) entrega soluciones comprensivas por toda la secuencia de sus ventas para integrar sus esfuerzos con las redes sociales. Esta plataforma de vanguardia le permite a su equipo la habilidad para humanizar sus actividades digitales, por mantener conexiones con sus actores importantes a través de la calle o del mundo. ¡Imaginar el valor para su marca en virtud de una habilidad para integrar tantos datos en  inteligencia explotable!

Dicha súper-red se impulsa por métodos subyacente de los BIG DATA mientras que sigue ser alerta al contexto. La implicación para ustedes es que sus usuarios pueden entrar nuevos datos para actualizar inteligencia comercial en tiempo real. ¡Está bien! Prepararse dar bienvenido a nuevas oportunidades como:
motor de información impulsado por los BIG DATA. Es sencillo: más usuarios comprometidos conducen a más datos recogidos conducen a más inteligencia inferida. Aplicación de métricos y herramientas analíticas puede refinar tales datos en inteligencia de valor añadido.
gerencia de conocimientos entre compañeros. ¡El clave es la colaboración! Con tantos datos multivariados compartidos dentro de todo el equipo u organización, el alcance intelectual de cada miembro se extiende por múltiplos para detectar nuevas oportunidades y para hacer frente a retos emergentes rápido.
compromiso dirigido. La súper-red permite la segmentación de datos a aquellos que los necesitan ahora para que los miembros dirigidos tienen la información necesaria mientras que los actores mantienen una perspectiva de todos conocimientos integrados.
una plataforma inmediatamente lista para aplicarse (“turn-key”). Aprovecharse de una plataforma fácil y conveniente sobre infraestructura nueva o actual.

Esta plataforma de Comunidad Social hace disponible un montón de ventajas para su equipo de trabajo, como:
control exclusivo de todos sus datos, información e inteligencia;
intercambio dinámico de ideas, perspectivas, culturas, filosofías y conceptos; así como,
fomentación re relaciones crecientes entre todos los actores importantes (líderes, empleados, clientes actuales o posibles) de manera bien informada.

Con este acceso completo a los BIG DATA, la plataforma crea oportunidades para:
desarrollar mejores percepciones para detectar no solo oportunidades, sino riegos;
elaborar productos dirigidos más responsivos; así como,
acelerar el desarrollo de servicios hacia la próxima generación.
Ponerse su inteligencia sobre el camino rápido hasta los BIG DATA. Contactarnos sobre la súper-red alimentada por la plataforma de la Comunidad Social.



The Rise of Big-Data
El aumento de los ‘InfiniDatos’
FOREIGN AFFAIRS: Focus; Cukier, Kenneth Neil and Mayer-Schoenberger, Viktor; mayo-junio 2013

Big data starts with the fact that there is a lot more information floating around these days than ever before, and it is being put to extraordinary new uses. Big data is distinct from the Internet, although the Web makes it much easier to collect and share data. Big data is about more than just communication: the idea is that we can learn from a large body of information what we could not comprehend when we used only smaller amounts.
Grandes datos (Big Data) se inician con el hecho de que hay mucha más información flotando alrededor en estos días. Ellos se están poniendo a los nuevos usos extraordinarios. Big Data son distintos de la inter-net, aunque la net hace mucho más fácil de recoger y compartir tales datos. Big Data son sobre más que apenas la comunicación: la idea es que podemos aprender de un gran cuerpo de información de lo que no podíamos comprender con cantidades más pequeñas en años pasados.
The explosion of data is relatively new. As recently as the year 2000, only one-quarter of all the world’s stored information was digital. The rest was preserved on paper, film, and other analog media. But because the amount of digital data expands so quickly -- doubling around every three years -- that situation was swiftly inverted. Today, less than two percent of all stored information is non-digital.
La explosión de datos es nueva. En 2000, sólo una cuarta parte de toda la información almacenada en el mundo era digital. El resto se conservó en papel, el cine y otros medios analógicos. Pero debido a la cantidad de datos digitales que ha expandido tan rápidamente - duplicándose cada tres años - esa situación cambió rápidamente. Hoy en día, menos de 2% de toda la información almacenada no es digital.
Given this massive scale, it is tempting to understand big data solely in terms of size. But that would be misleading. Big data is also characterized by the ability to change into data many aspects of the world that have never been quantified before; call it “datafication.” For example, location has been datafied, first with the invention of longitude and latitude, and more recently with GPS satellite systems. Words are treated as data when computers mine centuries’ worth of books. Even friendships and “likes” are   datafied, via Facebook.
Dada esta escala, se tiene la tentación de comprender big data exclusivamente en términos de tamaño. Pero eso sería engañoso. Big data también se caracterizan por la capacidad de transformar muchos aspectos del mundo dentro de nuevos datos que no han sido cuantificados antes. Se puede llamarlo "dataficación." Por ejemplo, el posicionamiento  se ha 'dataficado', primero con la invención de longitud y latitud, y más recientemente con los sistemas de satélites de   GPS. Las palabras se tratan como datos cuando los ordenadores recorren siglos de libros. Incluso las amistades y "likes" se 'datafican', a través de Facebook.
This kind of data is being put to incredible new uses with the assistance of inexpensive computer memory, powerful processors, smart algorithms, clever software, and math that borrows from basic statistics. Instead of trying to “teach” a computer how to do things, such as drive a car or translate between languages, which artificial-intelligence experts have tried unsuccessfully to do for decades, the new approach is to feed enough data into a computer so that it can infer the probability that, say, a traffic light is green and not red or that, in a certain context, lumière is a more appropriate substitute for “light” than léger.
Este tipo de datos se está poniendo a los nuevos usos increíbles con la ayuda de la memoria del ordenador barata, potentes procesadores, algoritmos inteligentes, software inteligente, y matemáticas que se basan en las estadísticas básicas. En lugar de tratar de "enseñar" a una computadora cómo hacer las cosas, como conducir un automóvil o traducir entre idiomas -- una tarea que los expertos de inteligencia artificial han intentado sin éxito hacer por décadas, el nuevo enfoque es alimentar suficientes datos en una computadora para que se puede inferir la probabilidad de que, por ejemplo, un semáforo está en verde y no en rojo, o que, en cierto sentido, lumière es un sustituto más adecuado que léger para la "luz".
Using great volumes of information in this way requires three profound changes in how we approach data. The first is to collect and use a lot of data rather than settle for small amounts or samples, as statisticians have done for well over a century. The second is to shed our preference for highly curated and pristine data and instead accept messiness: in an increasing number of situations, a bit of inaccuracy can be tolerated, because the benefits of using vastly more data of variable quality outweigh the costs of using smaller amounts of very exact data. Third, in many instances, we will need to give up our quest to discover the cause of things, in return for accepting correlations. With big data, instead of trying to understand precisely why an engine breaks down or why a drug’s side effect disappears, researchers can instead collect and analyze massive quantities of information about such events and everything that is associated with them, looking for patterns that might help predict future occurrences. Big data helps answer what, not why, and often that’s good enough.
La aplicación de grandes volúmenes de información de esta manera requiere tres cambios profundos en la forma en que nos acercamos a los   datos. La primera consiste en recopilar y utilizar una gran cantidad de datos en lugar de conformarse con pequeñas cantidades o conjuntos, como los estadísticos han hecho por más de un siglo. La segunda es dejar de  nuestra preferencia por los datos muy precisos y prístinos. En cambio, debemos aceptar desorden: en un número cada vez mayor de situaciones, un poco de falta de precisión puede ser tolerada, ya que los beneficios de usar mucho más datos de calidad variable son mayores que los costos de la utilización de menores cantidades de datos muy exactos. En tercer lugar, en muchos casos, tendremos que abandonar nuestra búsqueda para descubrir la causa de las cosas, a cambio de la aceptación de las correlaciones. Con big data, en lugar de tratar de entender exactamente porqué un motor se rompe o porqué efecto secundario de una droga aparece, los investigadores pueden recolectar y analizar cantidades masivas de información sobre este tipo de eventos y todo lo que se asocia con ellos, en busca de patrones que podrían ayudar a predecir los acontecimientos futuros. Big data ayudan a responder a lo que, no es por eso. Muchas veces eso es suficiente.
APPROACHING "N=ALL"
ACERCÁNDOSE hacia ‘N=TODO’
Modern sampling is based on the idea that, within a certain margin of error, one can infer something about the total population from a small subset, as long the sample is chosen at random. When there was not that much data around, researchers had to make sure that the figures they bothered to collect were as exact as possible. Tapping vastly more data means that we can now allow some inaccuracies to slip in (provided the data set is not completely incorrect).
La toma de muestras moderna se basa en la idea de que, dentro de un cierto margen de error, se puede inferir algo acerca de la población total de un pequeño grupo, mientras que el conjunto se elige al azar. Cuando no había que muchos datos fácilmente disponibles, los investigadores tenían que asegurarse que dichos pocos datos recogidos eran tan exactas como sea posible. Aprovecharnos de mucho más datos significa que ahora podemos permitir que algunos errores (siempre que el conjunto de datos no sea totalmente falso).
FROM CAUSATION TO CORRELATION
DESDE CAUSA HACIA CORELACIÖN
These two shifts in how we think about data -- from some to all and from clean to messy -- give rise to a third change: from causation to correlation. This represents a move away from always trying to understand the deeper reasons behind how the world works to simply learning about an association among phenomena and using that to get things done.
Estos dos cambios en la forma en que pensamos acerca de los datos - desde algunos a todos, así como desde limpio a sucio - dan lugar a un tercer cambio: desde la causalidad hacia la correlación. Esto representa un alejamiento de siempre tratar de comprender las razones profundas detrás de cómo funciona el mundo, en favor de percibir una asociación entre los fenómenos y su utilidad en hacer cosas.
Medicine provides another good example of why, with big data, seeing correlations can be enormously valuable, even when the underlying causes remain obscure. In February 2009, Google created a stir in health-care circles. Researchers at the company published a paper that showed how it was possible to track outbreaks of the seasonal flu using nothing more than the archived records of Google searches. Google handles more than a billion searches in the United States every day and stores them all. The company took the 50 million most commonly searched terms between 2003 and 2008 and compared them against historical influenza data from the Centers for Disease Control and Prevention. The idea was to discover whether the incidence of certain searches coincided with outbreaks of the flu -- in other words, to see whether an increase in the frequency of certain Google searches conducted in a particular geographic area correlated with the CDC’s data on outbreaks of flu there. The CDC tracks actual patient visits to hospitals and clinics across the country, but the information it releases suffers from a reporting lag of a week or two -- an eternity in the case of a pandemic. Google’s system, by contrast, would work in near-real time.
Medicina es otro buen ejemplo de por qué, con big data, viendo las correlaciones pueden ser de gran valor, incluso cuando las causas subyacentes siguen siendo oscuros. En febrero de 2009, Google creó un revuelo en los círculos de salud. Los investigadores de la compañía publicaron un documento que mostraba cómo era posible seguir los brotes de la gripe estacional usando nada más que los registros archivados de las búsquedas mediante Google. Google maneja más de mil millones de búsquedas en Estados Unidos todos los días y almacena todas. La compañía tomó los 50 millones de términos más buscados entre los años 2003 y 2008 y los compararon con los datos históricos sobre la gripe de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (el C.D.C.). La idea era descubrir si la incidencia de determinadas búsquedas coincidió con los brotes de la gripe - en otras palabras, para ver si un incremento en la frecuencia de ciertas búsquedas mediante Google, realizadas en una zona geográfica determinada, era relacionado con los datos del C.D.C. sobre los brotes de la gripe en las mismas áreas. El C.D.C. registra las visitas reales de pacientes a los hospitales y clínicas de todo el país, pero la información diseminada sufre de un retraso de la notificación de una semana o dos - una eternidad en el caso de una pandemia. El sistema de Google, por el contrario, iba a funcionar casi en tiempo real.
Google did not presume to know which queries would prove to be the best indicators. Instead, it ran all the terms through an algorithm that ranked how well they correlated with flu outbreaks. Then, the system tried combining the terms to see if that improved the model. Finally, after running nearly half a billion calculations against the data, Google identified 45 terms -- words such as “headache” and “runny nose” -- that had a strong correlation with the CDC’s data on flu outbreaks.  Moreover, the data were imperfect. But the sheer size of the data set more than compensated for its messiness. The result, of course, was simply a correlation.
Google no había pretendido saber cuáles términos de búsqueda serían los mejores indicadores. En su lugar, corrieron todos los términos a través de un algoritmo que clasificaban los datos por nivel  de correlación con los brotes de gripe. A continuación, el sistema ha intentado combinar los términos para ver si eso mejoraría el modelo. Finalmente, después de correr casi quinientos millones de cálculos con respecto a datos, Google identificó 45 términos - palabras como "dolor de cabeza" y "flujo nasal" - que tuvieron una fuerte correlación con los datos del C.D.C. sobre los brotes de gripe. Por otra parte, los datos eran imperfectos. Sin embargo, el tamaño del conjunto de datos más que compensado por su desorden. El resultado, por supuesto, era una mera correlación.
BACK-END OPERATIONS
OPERACIONES POR ATRÁS (de back-end)
There will be a special need to carve out a place for the human: to reserve space for intuition, common sense, and serendipity.  There is no good term yet for this sort of transformation, but   “datafication” seems apt. Once we datafy things, we can transform their purpose and turn the information into new forms of value.
Habrá una especial necesidad de integrar el ser humano: para reservar espacio para la intuición, el sentido común, y la casualidad. No hay un buen término, sin embargo, para este tipo de transformación, pero "dataficación" parece bien. Una vez que 'dataficamos' cosas, podemos transformar su propósito y convertir la información en nuevas formas de valor.
For example, IBM was granted a U.S. patent in 2012 for “securing premises using surface-based computing technology” -- a technical way of describing a touch-sensitive floor covering, somewhat like a giant smartphone screen. Once it becomes possible to turn activities of this kind into data that can be stored and analyzed, we can learn more about the world -- things we could never know before because we could not measure them easily and cheaply.
Por ejemplo, I.B.M. obtuvo una patente en 2012 para "asegurar las instalaciones que utilizan la tecnología informática basada en la superficie" - una forma técnica de describir una baja sensible al tacto que cubre, similar en concepto a una pantalla del smartphone gigante. Una vez que se hace posible a su vez las actividades de este tipo en datos que pueden ser almacenados y analizados, podremos aprender más sobre el mundo - cosas que nunca podríamos saber antes porque no hemos podido medirlas con facilidad ya bajo costo.
BIG DATA IN THE BIG APPLE
BIG DATA en la GRAN MANZANA (New York)
Big data will have implications far beyond medicine and consumer goods: it will profoundly change how governments work and alter the nature of politics. When it comes to generating economic growth, providing public services, or fighting wars, those who can harness big data effectively will enjoy a significant edge over others. So far, the most exciting work is happening at the municipal level, where it is easier to access data and to experiment with the information. In an effort spearheaded by New York City Mayor Michael Bloomberg (who made a fortune in the data business), the city is using big data to improve public services and lower costs. One example is a new fire-prevention strategy.
Big data tendrán implicaciones más allá de la medicina y de bienes de consumo: se cambiará profundamente cómo funcionan los gobiernos y alterar la naturaleza de las políticas. Cuando se trata de generar crecimiento económico, la prestación de servicios públicos, o guerras, aquellos que pueden aprovecharse de los grandes datos efectivamente van a disfrutar de una ventaja significativa sobre los demás. Hasta ahora, el trabajo más emocionante está sucediendo a nivel municipal, donde es más fácil acceder a los datos y para experimentar con la información. En un esfuerzo liderado por el alcalde de Nueva York Michael Bloomberg (quien hizo una fortuna financiera en los negocios de datos), la ciudad se está utilizando big data para mejorar los servicios públicos y reducir los costos. Un ejemplo es una nueva estrategia de prevención de incendios.
Illegally subdivided buildings are far more likely than other buildings to go up in flames. The city gets 25,000 complaints about overcrowded buildings a year, but it has only 200 inspectors to respond. A small team of analytics specialists in the mayor’s office reckoned that big data could help resolve this imbalance between needs and resources. The team created a database of all 900,000 buildings in the city and augmented it with troves of data collected by 19 city agencies. That correlative knowledge has proved immensely valuable: in the past, building inspectors issued vacate orders in 13 percent of their visits; using the new method, that figure rose to 70 percent -- a huge efficiency gain.
Edificios ilegalmente subdivididos son mucho más propensos que otros edificios para incendiarse. La ciudad recibe 25.000 quejas sobre edificios superpoblados por año, pero sólo tiene 200 inspectores para responder. Un pequeño equipo de especialistas en análisis en la oficina del alcalde creía que grandes volúmenes de datos pudieran ayudarles a resolver este desequilibrio entre las necesidades y los recursos. El equipo creó una base de datos de todos los 900.000 edificios de la ciudad y lo amplió con montones de datos recolectados por 19 agencias de la ciudad. Ese conocimiento correlacionado ha sido inmensamente valioso: en el pasado, inspectores de la construcción emitió órdenes de desalojo en el 13% de sus visitas, con el nuevo método, la cifra se elevó a 70% - una mejora de eficiencia enorme.
Big data is also helping increase the transparency of democratic governance. A movement has grown up around the idea of “open data,” which goes beyond the freedom-of-information laws that are now common in developed democracies. Supporters call on governments to make vast amounts of data that they hold easily available to the public. The United States has been at the forefront and many other countries have followed.
Big data también están ayudando aumentar la transparencia de la gobernanza democrática. Un movimiento ha crecido en torno a la idea de "datos abiertos", que va más allá de las leyes de libertad de información que ahora sean trillados en las democracias desarrolladas. Los partidarios llaman a los gobiernos a tomar grandes cantidades de datos inofensivos para hacerlos a fácil acceso al público. Los Estados Unidos han estado a la vanguardia y muchos otros países han seguido.
BIG DATA OR BIG BROTHER?
¿BIG DATA o HERMANO DICTADOR?
States will need to help protect their citizens and their markets from new vulnerabilities caused by big data. But there is another potential dark side:   big data could become Big Brother. In all countries, but particularly in nondemocratic ones, big data exacerbates the existing asymmetry of power between the state and the people.  Perhaps such systems would identify which young people are most likely to shoplift. There might be decent reasons to get so specific, especially when it comes to preventing negative social outcomes other than crime.
Los Estados tendrán que ayudar a proteger a sus ciudadanos y sus mercados contra nuevas vulnerabilidades causadas por big data. Pero hay otra posibilidad de un lado oscuro: big data pueden convertirse en el hermano dictador. En todos los países, pero especialmente en los no democráticos, big data agravan la asimetría de poder existente entre el Estado y los gobernados. Tal vez tales sistemas se identifican cuáles jóvenes son más propensos a robar en tiendas. Puede haber razones de llegar tan específico, sobre todo cuando se trata de prevenir los resultados sociales negativos pero no criminales.
For example, if social workers could tell with 95 percent accuracy which teenage girls would get pregnant or which high school boys would drop out of school, wouldn’t they be remiss if they did not step in to help? It sounds tempting. Prevention is better than punishment, after all. But even an intervention that did not admonish and instead provided assistance could be construed as a penalty -- at the very least, one might be stigmatized in the eyes of others. In this case, the state’s actions would take the form of a penalty before any act were committed, obliterating the idea of free will.
Por ejemplo, si los trabajadores sociales pueden contar con un 95% de precisión qué señoritas adolescentes podrían quedarse embarazadas, o cuáles chicos de secundaria se retirarían de la escuela, ¿serían negligentes los trabajadores sociales si no intervienen para ayudar? Suena tentador. La prevención es mejor que el castigo, sin duda. Sin embargo, incluso una intervención servicial podría interpretarse como una sanción - por lo menos, uno podría ser estigmatizado a los ojos de los demás. En este caso, las acciones del Estado tomaría la forma de un penal antes de la comisión de ningún acto, destruyendo la santidad de libre voluntad.
This misplaced trust in data can come back to bite. Organizations can be beguiled by data’s false charms and endow more meaning to the numbers than they deserve. The figures are frequently inaccurate and were of little value as a   way to measure success. Although it is important to learn from data to improve lives, common sense must be permitted to override the spreadsheets. A worldview built on the importance of causation is being challenged by a   preponderance of correlations.
Esta fe ingenua en los datos puede volver a mordernos. Las organizaciones pueden ser engañadas por los falsos encantos de datos y confieren más sentido a los números que existe dentro de ellos. Las cifras son frecuentemente inexactas y de poco valor como una manera de medir el éxito. Si bien es importante aprender de los datos para mejorar la vida, el sentido común debe permitir superarse a las hojas de cálculo. Una visión del mundo basada en la importancia de la causalidad está siendo desafiada por una preponderancia de las correlaciones.
KENNETH CUKIER is Data Editor of The Economist. VIKTOR MAYER-SCHOENBERGER is Professor of Internet Governance and Regulation at the Oxford Internet Institute. They are the authors of Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Houghton Mifflin Harcourt, 2013), from which this essay is adapted.





domingo, 20 de julio de 2014

TECNOJUANA; 20.07.14: ¿aceleradores o incubadoras? BILINGUAL

Aceleradores frente a Incubadoras: 
un dilema para emprendedores
Resumen de lecturas. La discusión por esta semana se basa en tres lecturas: dos traducciones y un artículo. La primera traducción aclara las filosofías y enfoques subyacentes de los aceleradores e incubadoras. La segunda traducción define la idea del producto de viabilidad mínima. La tercera lectura establece una identidad práctica entre la misión de una nueva empresa y su prototipo. Desde tal perspectiva, la falla es una parte del aprendizaje acumulado por el emprendedor.
Summary. This maiden letter deals with three articles, two of which are translated from English to Spanish. The first article clarifies the differences of timelines and philosophies between an entreprise  accelerator and a business incubator. The second defines what a minimum viable product is, while the third basically argues that a start-up’s mission is embodied in its product prototype. That is to say that failure can have a redeeming purpose: the transformation of lessons-learned into wisdom toward eventual success.


Acelerador frente a incubadora. Un dilema para empresarios es la elección entre una incubadora o un acelerador. La diferencias claves entre los dos incluyen:
An accelerator verus an incubator. Entrepreneurs have a difficult choice when they have the options of affiliating with an accelerator or an incubator. The basic differences between the two?
·      la línea de tiempo más larga con fechas límites no fijados para incubadoras, frente a algunos semanas con una fecha límite especificada y forzada para aceleradores; así como,
·      fondos disponibles y flexibles para incubadoras, frente a pequeños montos disponibles para aceleradores.
1.  Incubators tend to have fewer fixed parameters and longer gestation times prior to going to market whereas incubators are limited to 2-4 months, sometimes weeks, and then pop goes the weasel.
2.  Accelerators dedicate a set amount of funds, much like seed capital, whereas incubators provide intermittent cash injections.

Específicamente, una nueva empresa que lleva al mercado un sólo producto o servicio (a menudo de alta tecnología) se llama un ‘start-up’.

As a matter of definition, start-ups are new companies, usually self-funded at the beginning, with outside funds coming in as progress is made evident.


Resultados recientes entre una incubadora y un acelerador patrocinados por M.I.T. indican que la tasa de éxito es más alto para aceleradores, aunque los start-ups envueltos reciben menos recursos y deben tener éxito dentro de tres meses, aunque las incubadoras cultivan los start-ups por hasta tres años con muchos más recursos.

Tales resultados siguen ser consistentes con algunos hallazgos de estudios dentro de grandes empresas por consultores. Tales estudios indican que una fuente frecuente de la innovación corporativa es restricciones de tiempo y recursos.
MIT has tabulated results in recent years of a sponsored incubator and accelerator. These findings indicate that the accelerator has generated a higher number of successful spin-outs notwithstanding fewer resources allocated and a tighter deadline for success. Incubators invest more money and nurture new start-ups for up to several years.

Interestingly, established consulting firms have found a similar dynamic in large corporations. In fact, such findings suggest that, when it comes to innovation, less is often more. That is: constraints can inspire creative problem solving.


Implicaciones del concepto del producto de viabilidad mínima. Las incubadoras y aceleradores se basan en distintas vidas económicas de productos o servicios distintos (manufactura frente a software). Alternativamente, se podría fomentar una propuesta de valor (es decir, un concepto de producto o servicio) por medio de las pruebas alfa y beta en la incubadora. Luego las empresas, especialmente ésos desarrollando el software, se trasladarían al acelerador para llevar al mercado un “producto de viabilidad mínima” (mínimum viable product).
Implications of the idea of minimum viable products. Incubators and accelerators tend to cater to various products with distinct economic lives (manufactured goods versus software). This distinction could argue indirectly for a sequential migration:
·      first through an incubator until the prototype has been developed and tested; then,
·      through an accelerator to launch the product into the market. Accelerators are better suited for software products because the window of opportunity for for such products in the market is six months.


Prototipos y el camino hacia delante para Tijuana.  Como todos nosotros sabemos, Tijuana se está convirtiendo en un centro tecnológico para NorteAmérica. La mayoría de emprendedores aquí van a fallar en sus proyectos actuales.

Sin embargo, una falla ahora puede aumentar la probabilidad del éxito con otro proyecto subsiguiente. Cuál es importante para recordar es tener éxito o fallar rápidamente mediante una estrategia impulsada por un prototipo. Dichas tácticas pueden:

Implications for Tecnojuana. Tijuana is seeking to transform itself from a town of maquiladoras only to a high-tech axis for North America. Most entrepreneurs are going to endure the failure of their current businesses, and probably several satrt-ups over time, as I have.

The helpful irony remains that today’s failure could well be laying the foundation for future success. This idea again goes to heart of accelerators: succeed or fail rapidly with a prototype then, depending on the outcome, build out or move on. These tactics can:

1.    probar ideas;
2.    limitar tiempo y recursos;
3.    establecer papeles; así como,
4.    enfatizar prioridades y flexibilidad.

·      test ideas;
·      limit time and resources expended;
·      establish initial roles; as well as,
·      focus adaptive priorities.

Tijuana tiene una excelente incubadora liderado por un profesional de visión en el Centro B.I.T., apoyado por subalternos comprometidos y animados. Además, tenemos un acelerador en Tijuana para desarrolladores del software, mucho de cuales han regresado desde los U.S.A. u otros países tecnológicos.

Para aprovecharse de las ventajas de ambos Centros, los start-ups podrían germinarse en la incubadora para entrenar a los emprendedores y crear redes permanentes mediante un entorno de colaboración e innovación abierta. Cuándo un start-up elaborara un prototipo, se transferiría hacia el acelerador.
Tijuana has an excellent incubator led by a visionary Director in the Business and Innovation Technology Centre Tijuana (a/k/a BIT Centre) fueled by a committed staff through the National Chamber of the Electronics and Telecom Industries (CANIETI).

Additionally, Tecnojuana has an excellent accelerator for software start-ups, Mind-Hub, for entrepreneurs from México and other countries (including returning Mexican émigrés from Silicon Valley). This collocation of an accelerator and an incubator enables start-ups to flourish in a supportive atmosphere that embeds entrepreneurs in a network that will outlive the fate of their companies to lay the foundation of an ecosystem.


¡Oye emprendedores! ¿Deberían elegir aceleradores o  incubadoras?
Should entrepreneurs choose incubators or accelerators?
¿Cuál es la diferencia entre incubadoras de empresas (incubadoras) frente a aceleradores semillas (aceleradores)? ¿Cuál es mejor para considerarse?

What’s the difference between business incubators and seed accelerators? Which is more suitable for entrepreneurs to look at?
e27; Yap, Shiwen; Singapur; el 15 de julio 2014
Las fallas de los start-ups es un hecho bien establecido. Un 75% de nuevas empresas fallan dentro de cinco años, según un estudio desde hace ocho años.  Un fracaso ocurre cuando el valor de una empresa cae por bajo de la cuesta de continuarla. Sin embargo, una afiliación con una incubadora o acelerador de empresas sube la probabilidad de éxito. Tales facilidades crean internas redes de colaboración, aprendizaje e impulso para poner en marcha una PyME.

That startups fail is a fact of startup ecosystems. Most entrepreneurial ventures, 75 per cent in fact, fail within two to five years, according to a 2006 study. Startups fail when their firm’s value fall below the opportunity cost of staying in business. However, joining a seed accelerator or business incubator improves these odds considerably. They create a space to network, learn and launch a business, though operating in different ways.



De verdad, dos terceros de nuevas empresas incubadas duran al menos dos años mientras que un 44% sobreviven por cuatro, según los datos recopilados por la agencia de PyMEs de los U.S.A. en 2007.

Comparatively, 66 per cent of new businesses survive at least two years, while 44 per cent survive at least four years, based on data from the USA’s Small Business Administration’s (SBA) Office of Advocacy in 2007.



El Sr. Alpesh Patel, funcionario de desarrollo del U.K. en el sur de Asia, invertirá sólo en empresas de tres años a causa de la falla de unos 90% de los start-ups dentro de tres años. ¿Cuál entorno es preferible para empezar nuevas empresas: aceleradores o incubadoras? Ambos ofrecen recursos, guía y oportunidades a emprendedores.

Alpesh Patel, UKTIs Senior Dealmaker for South Asia, noted that most companies selected by UKTI are at least three years old, given 90 per cent of startups fold within three years. So which is the best launchpad for entrepreneurs to start their business? Both, incubator and accelerator, offer resources, guidance and opportunities.



Los blogs dirigidos a los emprendedores, como ‘Start-up Owl’ ('El búho empresario') o ‘Your Capital Edge’ ('Tu ventaja de vanguardia') han evaluado aceleradores frente a incubadoras por averiguar los modelos distintos. Las incubadoras crian los start-ups  para madurarlos antes de llevarlos al mercado. El Sr. Roland Turner de la ‘Incubadora Digital de la Rana Feliz’, dice que aceleradores e incubadoras son organismos diferentes. Un acelerador tiene un plazo estrecho para lograr metas especificadas mientras que incubadoras tienen una misión más amplia.

Entrepreneur blogs like Startup Owl and Your Capital Edge have compared accelerators and incubators, noting the different models and approaches. Both help grow nascent ventures. But incubators tend towards growing ventures by buffering them while they mature. Roland Turner, a Mentor at Singapore-based business accelerator JFDI.Asia explained, “They’re different animals. An accelerator is a programme with specific amounts of time, designed to achieve specific goals. Incubation is a much broader sphere.”
El Sr. Wong Meng Weng, co-fundador de Rana Feliz dice que el modelo de la incubadora ha existido por décadas desde la epoca del parque de ciencia (es decir, un anacronismo del siglo pasado o “muy uncool”). ¿Se diferencia un parque de ciencia desde un parque de coches? Pues, espacios de trabajo son integrales a las incubadoras. Ya que ‘Y-COMBINATOR’ nos haya mostrado cómo mitigar riegos comunes de los nuevos start-ups, las ventajas  de comunicaciones modernas nos permiten enseñar el arte de ser un emprendedor en masa, un grupo a la vez. Ser empresario no es tan misterioso ni solitario hoy en día.

Wong Meng Weng, Co-founder and Social Engineer at JFDI added, “The incubator model had been around for decades. They come from the era of the science park – very 20th century. I mean, a car park is where you put your car when you’re not using it. What does that make a science park? Anyway, co-working spaces have sort of taken over the incubation role. And ever since Y Combinator showed us how to factor out the common challenges of early-stage startups, advantages of scale mean we can teach entrepreneurship en mass, one cohort at a time. Entrepreneurship doesn’t have to be a lonely mystery anymore.”



Cinco diferencias clave

The five key differences
Aceleradores hacen más rápido las inter-acciones entre el start-up y su mercado. Los start-ups tienen que adaptarse y aprender a sobrevivir en un plazo estrecho. Los aceleradores y las incubadoras tienen 5 divergencias: plazo, modelo de negocios, grupo, selección, así como entrenamiento y educación.

Accelerators accelerate market interactions, forcing startup ventures to adapt quickly and learn within a constrained period. In practical terms, accelerators and incubators differ in five key ways: duration, business model, selection, cohort, and training and education.



Paul Bricault, co-fundador de ‘Amplify’ (un acelerador en L.A.) lo explicó a la revista ‘INC.’ que, “un acelerador toma una muy pequeña participación para materializar ideas desarrolladas afuera del acelerador a cambio de una pequeña inversión con la guía profesional. En general, el plazo no dura más de tres o cuatro meses antes de graduar las empresas al mercado.”

Paul Bricault, Co-Founder of Amplify, a Los Angeles accelerator, explained in a feature by Inc that, “An accelerator takes single-digit chunks of equity in externally developed ideas in return for small amounts of capital and mentorship. They’re generally truncated into a three to four month programme at the end of which the startups ‘graduate’.”



Al contrario, incubadoras involucran a equipos de gerentes externos para manejar una idea desarrollada dentro de la incubadora para madurarlas durante plazos más largos; por tanto, toman una más grande participación.

Comparatively, incubators enlist external management teams to oversee internally-developed idea, in order to nurture them over longer periods of time, with greater equity share than accelerators.



Las incubadoras prefieren empresas que están basadas en las ciencias como nanotecnología, biotecnología o tecnologías limpias. Además, persiguen algunos start-up fuera de tecnología. A menudo la mayoría de participantes (empleados de, o consultores a, la incubadora) son profesionales con experiencia relevante.

Business incubators tend towards hosting science-based enterprises (e.g. nanotechnology, biotechnology, cleantech), as well as engaging in enterprise development of non-technology firms. Many, if not most, participants are professionals who have had previous industry or sector experience.



Muchas incubadoras son órganos sin fines de lucro (ej., el Centro B.I.T. de Tijuana) o son afiliadas con instituciones (ej., universidades) con grandes patrocinadores. En el contexto estado-unidense, el plazo de incubación es más o menos treinta-y-tres meses.

Many incubators are non-profit organisations, in the US context, or are part of a university (e.g. NUS Enterprise) or larger institution, with institutional sponsors. In the North American context, average incubation duration is 33 months.



Los aceleradores, por otra parte, patrocinan los start-ups por tres meses. Sus clientes prefieren desarrolladores de software, en particular las PyMEs digitales, con un enfoque segundario en fabricantes de hardware.

Accelerators host ventures for three months on an average. Other aspects of accelerators are that their startup clients are generally software-oriented, with a focus on digital ventures, though some focus on hardware.



Los start-ups apoyados por aceleradores no exigen una inversión significativa ni una prueba del concepto. Típicamente tales empresarios son los jóvenes. Los modelos de negocios se enfocan en la rentabilidad y las empresas se dirigen por emprendedores e inversionistas seriales. Este liderazgo provee guía intensiva hacia un 'darwinismo comercial'.

Their startups do not require significant immediate investment or proof-of-concept, with their demographic being youthful and mostly male. Business models are profit-oriented, with sponsors usually being serial entrepreneurs and investors. This is combined with intense mentorship, coaching and competitive selection.



La Ubicuidad del M.I.T.

MIT’s experience
William Aulet, Director del Centro Martin Empresarial del M.I.T. observa que estancamiento es un reto desde la experiencia de esta universidad.  Aulet apoya la administración del ‘Acelerador Mundial para el Desarrollo de Habilidades para Fundadores’ y una incubadora, la Cooperativa Colmena. Ambos programas tienen espacios exclusivos de trabajo, con participantes desarrollando fuertes redes con compañeros del mismo nivel de habilidades. La divergencia se deriva de estructuras diferentes de educación.

William Aulet, Managing Director of MIT’s Martin Trust Centre for MIT Entrepreneurship, noted that stagnation is an issue, at least in MIT’s experience. He is involved with the running of MIT’s Global Founders’ Skills Accelerator (GFSA) and the incubator programme, Beehive Coöp. Both programmes have dedicated workspaces, with participants building strong communities with people of similar calibre. The difference is educational structure.



El acelerador obliga a los equipos a asistir clases intensivas dos veces por semana con reuniones mensuales de las varias juntas de directores con una rendición de cuentas frente a metas establecidas al principio del programa. El Colmena Coöp ofrece clases abiertas con la iniciativa delegada a los participantes en reunirse con sus mentores.

The GFSA puts teams through twice-weekly seminars, mentor meetups and monthly board meetings, with accountability for milestones established at the programmes’ beginning. By contrast, the Beehive Cooperative offered unstructured seminars, with participants needing to take the initiative in meeting mentors.



La expectativa había sido que ambos grupos harían progreso evidente, gracias al apoyo de compañeros y al espacio de trabajo dedicado. Sin embargo, el nivel de éxito fue más alto para equipos en aceleradores que sus homólogos en incubadoras porque los últimos tuvieron una urgencia más baja para moverse hasta el mercado.

The expectation was that both groups would make good progress, due to extensive peer support, combined with dedicated workspace allowing them to focus. The overall success rate was higher for accelerator teams than the incubated ones, as incubator graduates’ progress and drive to achieve “escape velocity” was lower.



Se descubrió que los equipos no querían irse. Fuertes vinculaciones y apoyo tenían un buen impacto en la confianza de los emprendedores con el lado negativo de volverse demasiado cómodos. Había dos elementos para esforzar los plazos. Los estudiantes estaban acercando sus graduaciones universitarias y el espacio era temporal.

It was found that teams didn’t wish to leave the community. Strong social bonds and support had positive effects, but with the negative effect of creating a comfortable environment. Fortunately, MIT had two forcing functions – participants were close to graduating, and the programme space was temporary.



Los graduados del acelerador eran presionados por una rendición de cuentas más estrecha en lograr las metas y cumplir indicadores específicos del desempeño. Bajo de estas constricciones, recibieron consejos más intensos. Tuvieron que alinear el producto al mercado mediante adaptación rápida de las operaciones.

Accelerator graduates were subject to greater accountability, had to meet milestones and sustain specific performance metrics. They operated under constraints and underwent intense coaching and mentoring. They were forced to get a fit product into the market by the forcing functions of their programme.



Alena Arens, gerente de asociaciones estratégicas de Rana Feliz, aclara que aceleradores dan tres meses a los start-ups para tener éxito o morir. Si no se puede averiguar un modelo propicio, adiós amigo; no se pierde tiempo. Incu-badoras tienen el riesgo de crear empresas ‘zombi’ sin modelo adecuado de continuar independientemente.

Alena Arens, who manages strategic partnerships for JFDI explained, “Accelerators have three months to make or break startups. Either you figure out a good business model or you fail, so you don’t waste time. Incubators can create zombie companies without viable business models.”



Supervivencia del más fuerte

Business survival
Dos factores predicen la viabilidad eventual de un start-up: necesidades afirmadas por clientes juntas con productos o servicios adecuados para satisfacerlas. Aceleradores e incubadoras sirven papeles distintas en el ecosistema empresarial, con sus gastos y beneficios respectivos. Los emprendedores tienen que decidir lo que esté mejor para ellos.

Two things determine business survival; validated market opportunities with paying customers and a product or service addressing that opportunity. Incubators and accelerators serve specific roles in startup ecosystems, with their own costs and benefits. It falls to entrepreneurs to decide which one best serves their needs.



Las incubadoras proveen más recursos financieros, tiempo y protección. Pero la iniciativa se queda con el emprendedor para ser disciplinado sobre colaboración, educación y auto-desarrollo en virtud de la falta de estructura. Sin embargo, aceleradores son estructurados, intensos, enfocados y impulsados por plazos estrechos. En este caso, emprendedores deben ser disciplinados y comprometidos pero se benefician de una estructura de rendición y guía externas.

Incubators provide greater financial resources, time and buffering. Entrepreneurs here need to take initiative and be disciplined about networking, learning and developing, given the lack of formal structure. Accelerators are short-term, focussed, highly-structured and intense. Entrepreneurs here need to be committed, disciplined and have the benefit of structured environments, external accountability and mentorship.



Esta imposición de funciones requiere que los start-ups crezcan sus negocios más allá de una zona artificial de comodidad hacia el mercado. El tiempo está cortado y los emprendedores tienen que aprovecharse de los recursos disponibles durante un tal plazo estrecho.

Forcing functions are required to grow a business and force entrepreneurs out of their comfort zone, and into the market. Time is a finite commodity, and it falls to entrepreneurs to make the most of the time and the resources available to them.
Shiwen Yap is passionate about exploring science, technology and entrepreneurship ideas and is an avid advocate of open source technologies and methodologies.


Teaching a 'Lean Startup' Strategy
Enseñar una estrategia de "la empresa nueva magra” (el ‘Lean Start-up’)
HARVARD BUSINES REVIEW: Working Knowledge;  Carmen Noble; 11 abril de 2011 http://hbswk.hbs.edu/item/6659.html
Hace una docena de años, parecía que todo lo que hizo para poner en marcha una empresa de tecnología con éxito era una idea vaga, una presentación de PowerPoint, una cabina de comercio se presenta con un vocera erótica, y una URL. Luego estalló la burbuja dot-com e inversores se volvieron más cautos. Ahora las nuevas empresas magras.      

A dozen years ago, it seemed like all it took to launch a successful technology company was a vague idea, a PowerPoint, a trade- show booth with a sexy model, and a URL. Then the dot-com bubble burst and investors got wiser and warier. Now are the days of the lean start-up. 



"La mayoría de nuevas empresas no fracasan porque no se puede construir el producto que se empezó a construir, sino porque construir el producto incorrecto, tomar demasiado tiempo para hacer eso, perder mucho dinero haciendo eso, y perder mucho dinero en la comercialización del producto equivocado ", dice Tom Eisenmann. "Se necesita mucho tiempo y el tiempo es igual a dinero.  El dinero se agota, y la empresa falla penosamente."      

"Most startups fail not because they can't build the product they set out to build, but because they build the wrong product, take too long, waste a lot of money, and waste even more money on sales," says Tom Eisenmann, a professor in the Entrepreneurial Management Unit at HBS. "It takes a lot of time, money runs out, and the startup fails painfully."  



"Las nuevas empresas magras no tratar de ampliar el negocio hasta que hayan se ajuste los productos al mercados, un evento mágico-más fácil de reconocer después que en el momento-cuando por fin tiene una solución que coincida con el problema." El "magra" en la empresa magra tiene sus raíces en el Sistema de Producción de Toyota.  La metodología evita todas las perdidas, en términos de tiempo y dinero.

"Lean startups don't try to scale up the business until they have a market fit, more easily recognized in retrospect than in the moment."  The "lean" in lean startup has its roots in the Toyota Production System; hence, the lean startup methodology is all about avoiding waste, in terms of both time and money.



La nueva empresa magra se pone en marcha lo más rápido posible con un "producto viable mínimo" (MVP), un producto que incluye sólo características suficientes para permitir una retro- alimentación útil a partir de los primeros adoptantes. Esto hace más fácil que la empresa acelere al mercado otras versiones posteriores que sean orientadas a los clientes. Y mitiga el riesgo de una pérdida de tiempo sobre características que nadie quiere.      

The lean startup launches as quickly as possible with what Ries calls a "minimum viable prduct" (MVP), a product that includes just enough for useful feedback from early adopters. This makes it easier for the company to speed to market with subsequent customer-driven versions of the product and mitigates the likelihood of wasting time on unwanted features.  



"A través de una serie de MVP, una nueva empresa magra puede validar un conjunto específico y amplio de hipótesis acerca de lo que el negocio es, dónde va, y lo que tiene que hacer."  En el curso de LTV, Eisenmann enseña a los casos sobre una compañía de nube- almacén llamado Dropbox, un practicante de principios del método magro. El equipo de Dropbox inicialmente anunció una versión básica de su servicio en el sitio web Hacker News. La compañía recogidos mucha información inmediata de los lectores del sitio, y continuó para incorporar las observaciones en varios lanzamientos sucesivos de productos. Dropbox aumentó su base de usuarios de 100.000 a 4.000.000 en el curso de 15 meses. 

“Through a series of MVPs, a lean startup can validate a specific and comprehensive set of hypotheses about what the business is, where it's going, and what it has to do."  Eisenmann teaches cases on cloud storage company Dropbox, an early practitioner of the lean startup method.  The Dropbox team initially announced a bare-bones version of its service on the website Hacker News. The company collected immediate feedback from site readers, and incorporated it into successive launches. Dropbox increased its user base from 100,000 to 4 million in 15 months.  



Nuevas empresas pueden encontrar que tienen que cambiar la compañía en una dirección completamente nueva. En el idioma profesional, es un proceso conocido como "pivote". "Pivotar significa hacer un gran cambio de algún tipo", explica Eisenmann. "En la lógica de las empresa nueva magra, es algo que se hace, idealmente, después que se ha encontrado alguna prueba decisiva para refutar una hipótesis. Después de pivote, tiene un nuevo conjunto de supuestos e hipótesis que se va a probar. Y lo que se está aprendiendo en el curso es que el pivote es muy duro. "Los fundadores han trabajado tan duro para vender a los empleados, inversores, clientes y socios una idea que el cambio radical puede sentirse como traición.

Startups may find that they have to shift the company in a completely new direction. "Pivoting simply means making a major change of some sort," Eisenmann explains. "In lean startup logic, it's something you do, ideally, after you've run a decisive test to disprove a hypothesis. After you pivot, you have a new set of hypotheses that you're going to test. And what we're learning is that pivoting is really hard."  A startup's founders have worked so hard to sell employees and other stake-holders on an idea that switching gears can feel like a betrayal.



"En muchos aspectos estoy usando la estrategia de la nueva empresa magra. Una parte del curso es improvisado, como un MVP", dice. Estudiantes preguntaron fuerte-mente: ¿Cuándo es un producto formado por la visión del fundador o el mercado "?      

“A lot of the course is cobbled together— it's an MVP in itself," he says. But the students really seized on the question: When is the product shaped by the founder, and when by market feedback?" 



Eisenmann reconoce que la metodología de la nueva empresa magra es más fácil de aplicar en el ámbito de nuevas empresas de la Web que en los campos de tecnologías limpias y la biotecnología, los cuales requieren mucho tiempo y capital para crear un producto viable. Lo mismo es verdad de la industria del transporte.   "Es la naturaleza de algunos productos que se debe gastar mucho dinero antes de saber si el producto va a funcionar", dice. Eisenmann enseña el caso “Aquion Energía" en el que los estudiantes discutan el "valle de la muerte de tecnología limpia"-lo que significa que una empresa puede recaudar dinero para financiar la ciencia básico solamente.  

Eisenmann acknowledges that the lean startup methodology is easier to apply in the field of web-based startups than in the clean tech and biotech fields. "It's the nature of some products that you have to spend a whole lot of money before you know if the product is going to work," he says. Eisenmann teaches the case "Aquion Energy" in which students discuss the "clean-tech valley of death"—meaning that a firm is able to raise enough money to fund the bench science, but not enough money to build a workable prototype. 
For a more complete description of Launching Technology Ventures and a course syllabus, please see http://bit.ly/ffx4jN

¿Por qué es importante un prototipo para lanzar una Startup?
Artículo original de Marty Zwilling, Fundador y CEO de Startups Professionals
Why is a prototype a start-up’s key ingredient?
Martin Zwilling is the Founder and CEO of Startup Professionals, a company that provides products and services to startup founders.
TODOS LOS STARTUPs; Martínez, Pablo; el 17 de julio de 2014
EXAMINER.com; Zwilling Martin; el 14 de octubre de 2014
Hoy en día, todo el mundo quiere ser emprendedor, lanzando su última y mejor idea nueva, y buscando a alguien para que les de dinero. Los Business Ángeles, como yo, se han dado cuenta que pedir ver el prototipo es una forma rápida para separar los ‘aspirantes’ de los jugadores serios. Hablar es barato, pero los emprendedores que te muestran un modelo de trabajo de su idea saben cómo ejecutar.
These days, everyone wants to be an entrepreneur, pitching their latest and greatest new idea, and looking for someone to give them money. Angel investors, like me, have long figured out that asking to see the prototype is a quick way to separate the ‘wannabes’ from serious players. Talk is cheap, but entrepreneurs who show you a working model of their idea know how to execute.


En realidad, hoy no se necesita una gran inversión de dinero y de tiempo para construir un prototipo. Si se trata de un hardware, busca uno de los mercados de espacio como TechShop, con todas las herramientas que necesitas para hacer casi cualquier cosa. Los productos de software y las aplicaciones móviles pueden ser wireframed (trazado de líneas o guía básica visual en materia de diseño de una interface) rápidamente con herramientas gratuitas como MockFlow, o incluso Microsoft Powerpoint para diseñar las pantallas principales.
In reality, it doesn’t take a huge investment of money and time to build a prototype today. If it is hardware, look for one of the ‘makerspaces’ such as TechShop, with all the tools you need to make almost anything yourself. Software products and apps can be quickly wireframed with free tools like MockFlow, or even Microsoft Powerpoint to lay out the key screens.


Estos son los objetivos clave que se pueden lograr mediante la construcción de un prototipo, siendo éstas realmente las razones por las que los inversores y los socios te darán un nuevo nivel de credibilidad a medida que evalúan tu start-up de cara a una posible financiación.
Here are the key objectives that you can achieve by building a prototype, which are really the reasons that investors and partners will give you a whole new level of credibility as they evaluate your startup for potential funding:


1. Algo que puedas tocar y sentir ayuda a validar las oportunidades. Cuando alzas tus brazos y haces señas con ellos describiendo tu producto futuro, todo el mundo ve lo que quiere ver, y se ve genial. Con un prototipo realista, puedes obtener información y feedback más preciso de los clientes sobre su necesidad real y lo que podrían pagar, antes de invertir millones de dólares en el producto final.
Something you can touch and feel helps validate opportunity. When you wave your arms and describe your future product, everyone sees what they want to see, and it looks great. With a realistic prototype, you can get more accurate feedback from customers on their real need and what they might pay, before you invest millions on the final product.


2. Cuantifica los desafíos de la implementación. Muchas ideas que escucho suenan fantásticas, pero no tengo ni idea de si se pueden implementar. La construcción de un prototipo, al menos permite que nosotros hagamos las preguntas correctas. Las visiones y la teoría son notoriamente difíciles de implementar. Un prototipo tiene que ser lo suficientemente real como para ser convincente, sin que parezca ciencia ficción.
Quantify the implementation challenges. Many ideas I hear sound great, but I have no idea if they can be implemented. Building a prototype at least allows both of us to ask the right questions. Visions and theory are notoriously hard to implement. A prototype has to be real enough to be convincing, without looking like science fiction.


3. Date tiempo para cambiar y sin graves consecuencias. No importa cómo de seguro estés de tu solución, probablemente no sea del todo correcto. Todo emprendedor tiene que lidiar con las realidades de cambio constante en el mercado de hoy, y es mucho más fácil hacer cambiar el prototipo de pre-producción que disponer de un inventario invendible.
Give yourself time to pivot without dire consequences. It doesn’t matter how certain you are of your solution, it’s probably not quite right. Every entrepreneur has to deal with the realities of constant change in today’s market, and it’s much easier to pivot the pre-production prototype than to dispose of unsellable inventory.


4. Muestra a los inversores que estás comprometido, y más allá de la etapa inicial. Sin un prototipo, la mayoría de los inversores profesionales no te tomará en serio. En realidad, el proceso de diseño, construcción y validación de un prototipo reduce dramáticamente el riesgo, y permite a todos afinar en los costes reales de entrar en producción.
Show investors that you are committed, and past the idea stage. Without a prototype, most professional investors won’t take you seriously. In reality, the process of designing, building, and validating a prototype does dramatically reduce the risk, and allows everyone to hone in on the real costs of going to production.


5. Reduce el tiempo necesario para la producción y puesta en marcha. Tanto para el software y la tecnología de hardware, se necesitan por lo general múltiples repeticiones para lograr la calidad de producción y el rendimiento. El tiempo es dinero, y puede ser tu principal ventaja competitiva. No gastes tu presupuesto para el desarrollo, antes de encontrar que lo que necesitas es repetirlo.
Reduce the time to production and rollout. For both software and hardware technology, multiple iterations are usually required to achieve production quality and performance. Time is money, and may be your primary competitive advantage. Don’t spend your whole development budget, before finding that you need another iteration.


6. Apoya la negociación temprana con proveedores y canales de distribución. Un prototipo tridimensional es siempre mejor que una especificación documentada en la negociación de contratos de fabricación, soporte y marketing. Como Startup, necesitas toda la influencia que puedas conseguir.
Support early negotiation with vendors and distribution channels. A three-dimensional prototype is always better than just a documented specification when negotiating contracts for manufacturing, support, and marketing. As a startup, you need all the leverage you can get.


Si no te sientes cómodo o con habilidades suficientes para construir un prototipo por ti mismo, es el momento de encontrar y contratar a un co-fundador, que tenga el interés y la experiencia por lo menos de dirigir el trabajo. Nunca deberías externalizar la gestión de tu tecnología central. En el peor de los casos, tal vez puedas encontrar un amigo de confianza que te guíe, o una universidad cercana con profesores expertos y las herramientas adecuadas.
If you are not comfortable or skilled enough to build a prototype yourself, it’s time to find and engage a co-Founder who has the interest and background to at least manage the work. You should never outsource the management of your core technology. At worst, maybe you can find a trusted friend to guide you, or a nearby university with expert professors and the proper tools.


Por supuesto, hay muchos recursos comerciales disponibles en la inter-net que es una base de datos online de 650.000 fabricantes especializados, distribuidores y desarrolladores de prototipos, a través de cada estado y país. También hay una gran cantidad de sitios de apoyo a inventos, como InventorSpot y Intellectual Ventures.
Of course, there are many commercial resources available on the Internet, including the Thomas Registry, which is an online database of 650,000 specialty manufacturers, distributors, and prototype developers, across every state and country. There are also a wealth of invention support sites, like InventorSpot and IntellectualVentures.


Por desgracia, el trabajo con cualquiera de estos servicios de fuera es difícil de manejar, arriesgado en los resultados, y algunos han desarrollado una reputación de aprovecharse de emprendedores desprevenidos. La cantidad de dinero que gastes en sus servicios no es un indicador del éxito potencial. No existe una fórmula mágica para el éxito, mientras inventas.
Unfortunately, working with any of these outside services is hard to manage, risky in results, and some have developed a reputation for taking advantage of unsuspecting entrepreneurs. The amount of money you spend on their services is never an indication of potential success. There is no magic formula for success while inventing. Proceed with your wits about you.


En general, la construcción de un prototipo es todavía una gran manera de llevar tu idea a la vida, para ti, tu equipo, inversores y futuros clientes. Tu objetivo en expectativa de coste debería ser una décima parte del coste total de comercialización, asumiendo que sea desechable. Aun así, no puedo pensar en una mejor manera de validar tu pronta solución, y obtener la credibilidad con la gente que cuentas.
Overall, building a prototype is still a great way to bring your idea to life, for yourself, your team, investors, and future customers. Your target cost expectation should be one-tenth of the total commercialization cost, with the assumption that it will be throw-away. Even still, I can’t think of a better way to validate your solution early, and get credibility with the people who count.