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Nuestra vida en la economía digital, ¿cómo se mueven los engranajes que la hacen posible?

Cuando hablamos de economía digital nos referimos a una nueva forma de economía y de vida basada en las nuevas tecnologías digitales, ¿Cómo soportamos realmente este nuevo paradigma? ¿qué infraestructuras necesita para desarrollarse?

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¿Quién de vosotros suele disfrutar de sus días de vacaciones en otro lugar? En mi caso, en mi escapada de Semana Santa, me he desplazado por carretera, siguiendo las recomendaciones de otros travellers a través de una app; además he utilizado un navegador, he ido en un coche que ofrece toda una serie de servicios de conectividad, y hasta mis hijos han viajado conectados a una aplicación que nos ha dado la oportunidad de disfrutar de un viaje tranquilo y agradable. Todo esto resulta maravilloso, pero pocas veces nos preguntamos, ¿qué hay detrás de esta postal que acabáis de imaginaros? Si cuando hablamos de economía digital nos referimos precisamente a esto, a una nueva forma de economía y de vida basada en las nuevas tecnologías digitales, ¿Cómo soportamos realmente este nuevo paradigma?

La economía digital evoluciona a marchas forzadas. El número de dispositivos de campo que recogen y almacenan nuestros datos no deja de aumentar y, con él, sus prestaciones en cuanto a velocidad y precisión. En paralelo a esta evolución, está aumentando la capacidad de trasladar estos datos desde los dispositivos a los centros encargados de su procesamiento, interpretación y análisis. Probablemente, en unos años la imagen que acabo de describir será más futurista e incluirá nuevas capacidades y una mayor velocidad a la hora de gestionar la información en nuestros dispositivos. Si el objetivo, tanto de cara al usuario como a las empresas es recortar el tiempo de disponibilidad de los datos y agilizar su tratamiento, no cabe duda de que es preciso mejorar la latencia (la suma de retardos temporales dentro de una red).

“¿Qué hay detrás de la economía digital? ¿Cómo se alimenta todo este paradigma?”

La persecución de este objetivo nos está llevando desde hace algún tiempo a adoptar la filosofía del edge computing, basada en el tratamiento y computación de los datos en el contorno del sistema sin tener que utilizar o enviar los datos a los grandes nodos o datacenters para agilizar el tratamiento de la información, al acercarlos a los dispositivos finales (y reducir así la latencia). Hasta aquí, todo parece tener sentido y marchar sobre ruedas, sin embargo, ¿cómo alimentar a estos nuevos pequeños datacenters de la forma más adecuada, favoreciendo al mismo tiempo los objetivos de sostenibilidad?

En mi opinión, es lógico que los nuevos pequeños datacenters deben alimentarse fundamentalmente de energías renovables. A día de hoy, éstas resultan enormemente competitivas y no agotables. Su problema es básicamente que no están disponibles todo el tiempo, sino que dependen de condiciones variables, pero afortunadamente para esto existe una solución, que pasa como no podía ser menos, por las bondades de la tecnología.

Existen tecnologías, como UPS-as-a-reserve, diseñadas para servir a este innovador propósito y permiten aprovechar los SAIs (o UPS en inglés) para aportar energía limpia al datacenter; y esto no es todo. Me parece esencial recalcar que es posible hacerlo en dos direcciones gracias al firmware desarrollado por Eaton para sus SAIs; tanto hacia los consumidores como, y siempre y cuando la ley lo permita, de vuelta a la propia red. Este segundo paso puede llevarse a cabo bien través de agregadores o bien directamente hacia las utilities para cubrir tipos de demanda energética. Estas tecnologías sirven también en forma de software para predecir y gestionar la demanda, así como para mantener la frecuencia estable de la red.

Un ejemplo puede ser cuando de noche se pongan a cargar múltiples coches en una determinada área, y en un momento vaya a ser preciso cubrir esa demanda con más energía. Este tipo de soluciones facilitan el traspaso de energía desde la batería de litio a través del SAI hasta la red, y lo hacen de forma ágil y operativa.

“Los datacenter actuales deben aspirar a ser 100% sostenibles en su alimentación energética”

Respecto a todo lo anterior, resulta especialmente interesante destacar que el progreso alrededor de las tecnologías del datacenter ha posibilitado su transformación digital desde una primera capa puramente tecnológica, centrada en la eficiencia del datacenter como consumidor energético casi “pasivo”, pasando por la segunda capa de eficiencia de negocio, sobre entornos de TI “virtualizados”, hasta la actualidad donde el datacenter innovador es capaz de ‘mirarse’ desde el exterior en 360º y culminar la tercera capa de eficiencia económica; datacenter en términos de “activo” energético, es decir, con el foco en cómo de “sostenible” es su alimentación energética y la de su entorno, vía soluciones como xStorage y el Software Intelligent Power Manager de Eaton.

Creo que, inmersos como estamos en la economía digital, contar con una tecnología que nos permita gestionar el almacenamiento de energía va a resultar esencial para gestionar el flujo y el aprovechamiento de las renovables de la manera no solo más eficiente sino más económica posible. Y como no puede ser de otra manera, gracias a esta tecnología de Eaton, se completa el ciclo de la economía circular haciendo a este planeta merecedor de un futuro más sostenible, y contribuyendo al reciclado de las baterías de los parques de movilidad basados en vehículos eléctricos en favor del ciudadano. Definitivamente, hay mucho trabajo y muchos agentes involucrados en permitir que la imagen que describía al principio siga siendo una realidad que facilite ante todo nuestra vida, y conserve al mismo tiempo la de nuestro plantea, y todos tenemos que seguir trabajando hacia este objetivo.

 

Juan Antonio Revuelta es licenciado en Química por la Univ. Complutense de Madrid y Diplomado Superior en Dirección Comercial y Admin. De Empresas por la Cámara de Comercio e Industria de Madrid. En sus 22 años de carrera ha formado parte de varias multinacionales especialistas en la gestión de la Energía y las Telecomunicaciones. Actualmente ocupa el cargo de Data Center Senior Executive Sales Reps. & Business Development en Eaton EMEA.

 

 

 

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Cómo será el negocio de la impresión en 2025

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La irrupción de la impresión digital en el mercado significó un antes y un después en la industria, pero no es más que una gota en un océano en comparación con lo que atisbamos en el horizonte, que cambiará nuestro concepto de imprimir y lo que nos puede aportar. La impresión digital, la impresión funcional y la impresión en 3D conforman el futuro de esta tecnología, cubriendo todas las aplicaciones, desde el packaging inteligente a la fabricación de piezas bajo demanda, con beneficios de gran impacto en la sociedad.

Ya estamos viendo avances en impresión digital en forma de tintas y tóners que pueden generar efectos avanzados y una mayor calidad de imagen. Pero existe otra nueva oportunidad más allá de la impresión tradicional, que vendrá de la mano de la capacidad para imprimir digitalmente en una amplísima variedad de materiales.

La impresión digital en cajas, envases y objetos abre una ventana de oportunidad enorme para los fabricantes gracias a las múltiples opciones de personalización de producto. Además, los avances en nuevas tecnologías van a permitir la calidad de imagen y el coste de producción de la impresión analógica en tiradas más largas y en una gama más amplia de materiales, incluyendo plásticos y metales. En 2025 veremos prensas digitales en línea instaladas en plantas y centros de distribución, pero también en tiendas de proximidad, imprimiendo productos personalizados bajo demanda.

Impresión funcional para ampliar la inteligencia

Más allá de las comunicaciones gráficas, la próxima frontera es la impresión funcional. Hoy podemos ver tintas que pueden cambiar de color o estructura en función de factores ambientales como la temperatura. Del mismo modo, somos testigos de los primeros prototipos de elementos electrónicos impresos (circuitos, sensores, etc.) que facilitan la monitorización de cualquier paquete de forma individual. En 2025, veremos ecosistemas electrónicos impresos e híbridos más maduros, con software que simplificará su diseño y fabricación, con una gran variedad de sensores, circuitos, memorias y opciones más potentes para crear etiquetas inteligentes low cost o imprimirlas directamente en productos o envases.

La impresión funcional ayudará a que el Internet de las Cosas (IoT) sea una realidad, ampliando la inteligencia de manera generalizada a documentos, productos y embalajes. Esto mejorará radicalmente la calidad de los servicios existentes, desde la logística de la cadena de frío a la monitorización ambiental, conectando así los mundos físico y digital. Los proveedores de impresión ya no entregarán sólo materiales impresos, sino también análisis de datos que pueden conducir a modelos de precios basados en resultados y en un mayor valor para sus clientes.

Un antes y un después en la sanidad

Actualmente la impresión en 3D de estructuras y piezas está limitada al desarrollo de prototipos y a un bajo volumen de producción debido a barreras como los costes, la limitación de velocidad y los materiales utilizados. Sin embargo, a pesar de estas limitaciones, el valor de imprimir implantes artificiales adecuados a cada paciente e incluso estructuras que imitan formas biológicas tiene un valor incalculable. En los últimos años, los avances en la impresión 3D de plásticos e incluso de metales a alta velocidad dan pie a imaginar una producción a gran escala de piezas complejas con la solidez y bajo coste necesarios para competir con los tradicionales procesos de fabricación.

La madurez de estas tecnologías traerá consigo cambios significativos en las cadenas de suministro. Por ejemplo, el envío de piezas a fábricas es lento y poco flexible; la impresión de estructuras impulsará la producción in situ, con el consiguiente ahorro de tiempo y dinero. La impresión de estructuras aportará valor donde la distribución sea un problema y donde el desarrollo de productos con métodos convencionales sea imposible. ¿Dónde puede ocurrir esto? En el espacio exterior. Los astronautas de la Estación Espacial Internacional ya imprimen algunas herramientas en 3D y pronto podrán hacerlo con todas, según las vayan necesitando.

¿Y si tuviéramos la capacidad de imprimir productos, no solo piezas? La combinación de impresión 3D e impresión digital funcional lo va a facilitar. Tendremos productos inteligentes personalizados y creados bajo demanda. Además, su aplicación más destacada tendrá lugar en el sector de la salud. Por ejemplo, si a la impresión de prótesis ortopédicas en 3D, añadimos  la analítica mediante sensores impresos y circuitos electrónicos embebidos, será posible proporcionar datos vía smartphone sobre la pisada de un paciente y su evolución durante la rehabilitación.

Estos tres tipos de tecnologías serán responsables de los grandes cambios en la industria de la impresión según nos aproximemos a 2025. Los proveedores de servicios relacionados también se van a encontrar con nuevas oportunidades que será imposible obviar, gracias a la inteligencia artificial y las tecnologías en la nube. Puede parecer algo muy lejano, pero el mercado logrará que la innovación sea cada vez más accesible. En otras palabras, hoy está más cerca un mundo con el que hace poco solo podíamos soñar.

Luis Heras Xerox

 

 

Luis Heras, director de Marketing de Xerox España.

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La Inteligencia Artificial, el aliado perfecto del vendedor

Ya hace tiempo que el término Inteligencia Artificial ha dejado de percibirse como un concepto extraño y una amenaza para el trabajador y ha pasado a convertirse uno de los más valorados compañeros de trabajo del vendedor, al que pueden delegar tareas rutinarias y mecánicas para así centrarse en lo que es más importante: crear y mejorar relaciones con clientes y fomentar las ventas.

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Ya hace tiempo que el término Inteligencia Artificial ha dejado de percibirse como un concepto extraño y una amenaza para el trabajador y ha pasado a convertirse uno de los más valorados compañeros de trabajo del vendedor, al que pueden delegar tareas rutinarias y mecánicas para así centrarse en lo que es más importante: crear y mejorar relaciones con clientes y fomentar las ventas.

La combinación de IA y la tecnología móvil ha revolucionado el sector comercial. Gracias a la automatización y a los sistemas de escucha activa, la gestión de diferentes tareas es más eficiente que nunca: ahora podemos usar tiempo que antes era perdido en realizar reportes o preparar visitas, por ejemplo, mientras conducimos. ¡Y esto no ha hecho más que empezar!

Avances que ayudan al vendedor a optimizar su tiempo

Actualmente, las áreas deInteligencia Artificial de mayor desarrollo son las relacionadas con el Natural Language Processing (NLP) y el Natural Language Understanding (NLU), de donde han nacido asistentes de voz como Siri, Alexa o ForceManager Cognitive con Dana, el sistema de reconocimiento por voz al que puedes hablar y pedirle cualquier cosa relacionada con tu actividad comercial.

Gracias a la IA y a estos últimos avances en tecnología conversacional y de reconocimiento de voz, hoy los profesionales pueden interactuar con la tecnología de una forma más natural y mantener conversaciones casi humanas, trabajando con ella para adelantar tareas durante tiempo que antes era perdido. De igual modo, debido a la capacidad de análisis del contexto de nuestras conversaciones previas, el entorno que nos rodea, lenguaje visual, etc. la IA es capaz de descifrar el significado real de las interacciones. Esto incluye el tono de la conversación, y permite presentarnos la información relevante para el cierre de negocios simplemente preguntando y manteniendo una conversación con la herramienta sin necesidad de trabajo manual.

La automatización permite establecer relaciones personalizadas con el cliente

Ya no hace falta tener que ir sobre el historial de clientes para entenderles y para saber cuál de ellos podría estar interesado en un nuevo producto, revisar notas y escribir lo más importante para la visita. Tu intuición no es 100% correcta y aquí es cuando la IA ayuda al comercial a tomar decisiones basadas en datos reales que han sido registrados automáticamente, para así poder tomar mejores decisiones de negocio y tener un acercamiento personalizado al problema y necesidad del cliente.

La Inteligencia Artificial permite tener un mejor entendimiento e interpretación del problema del cliente y presentarle una oferta de valor, basándose en un profundo análisis de la información e interacciones que se han tenido con éste. Ser un buen oyente ha sido siempre la clave para ser un buen comercial: entender el por qué, qué quiere, cuándo, etc. Gracias a la tecnología IA la información es analizada, filtrada y  presentada para dar respuestas y solución a clientes respaldadas por datos reales y precisos.

Desde luego la IA es algo que el comercial necesitaba urgentemente: ir de visita en visita, hacer reportes, llamadas, escribir emails, prepararte para visitas, entre otras mil tareas son demasiado para cualquiera. Piensa ahora que la mitad de todas estas tareas pueden ser automatizadas. ¿Te puedes imaginar el impacto en tu día a día con la mitad de trabajo? ¿ En qué podrías entonces invertir tu tiempo en el trabajo? En crear relaciones más duraderas y humanas con clientes de valor y conseguir un mayor compromiso por su parte.

Gracias a esta extra ayuda se quitan el trabajo más engorroso de encima y pueden ser proactivos en alcanzar nuevos clientes y mejorar su reputación en el mercado. Esta nueva tecnología ha supuesto una solución perfecta para esa carga excesiva de trabajo y esa falta de tiempo para ellos poder tener la libertad de centrarse en la parte más creativa y satisfactoria de su trabajo que es el acercamiento con el cliente.

Como podemos ver, se están haciendo grandes avances en el campo de la tecnología de IA que permiten que nuestras interacciones con los asistentes sean cada vez más eficientes, eficaces y naturales. La IA se ha convertido en el gran aliado del comercial, ayudándole a alcanzar objetivos más ambiciosos, crear relaciones con clientes de más valor y lo que es más importante al final del día, vender más.

 

 

Miquel Segarra
Product Manager en ForceManager
Licenciado en Economía y especializado en Métodos Cuantitativos por la UPF. Ha liderado proyectos de desarrollo de CRM y  está especializado en productos basados en IA, Natural Language Processing (NLP) y Natural Language Understanding (NLU).

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Cómo se fraguó Alexa, la Inteligencia Artificial de Amazon

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En 2014, Srikanth Thirumalai se reunió con el CEO de Amazon, Jeff Bezos. Thirumalai, un informático que había dejado a IBM en 2005 para dirigir un equipo de Amazon, había llegado a proponer un nuevo plan para incorporar los últimos avances en Inteligencia Artificial en su división.

Llegó armado con un extenso documento explicativo, aunque Bezos había decretado hacía mucho tiempo que las propuestas de nuevos productos y servicios debían limitarse a un brevísimo papel explicativo. Sin embargo, lo que vio Bezos en el informe de Srikanth Thirumalai podía colocar a Amazon en la vanguardia de la Inteligencia Artificial.

Recomendaciones de productos de Amazon habían sido imbuidas de AI desde los primeros días de la empresa, pero en los últimos años ha habido una fuerte revolución y el Machine Learning se ha convertido en mucho más eficaz, especialmente en una forma sobrealimentada conocida como aprendizaje profundo. Ha llevado a aumentos fuertes en visión por computador, del habla y procesamiento del lenguaje natural.

En la primera parte de esta década, Amazon tenía todavía tiempo para aprovechar estos avances, pero Bezos reconoció que la necesidad de correr era urgente. La competencia más importante de esta época en AI eran Google, Facebook, Apple y Microsoft…. y Amazon fue quedando atrás.

¿Cómo imbuir de IA cada área de la empresa?

Thirumalai se lo tomó a pecho y ofreció a Bezos (para su reunión anual de planificación) ideas sobre cómo ser más agresivo en el Machine Learning. Pero Bezos quería más. El problema era que sus deseos requerían habilidades que su equipo no poseía, herramientas que no habían sido creadas y algoritmos que nadie había pensado todavía. Thirumalai rompió su papel y se puso a trabajar como vicepresidente de búsquedas de Amazon, convirtiéndose en uno de los líderes de la tarea de revisión de software con el Machine Learning más avanzado.

Thirumalai fue solo uno de una procesión de líderes de la compañía que proponían productos totalmente diferentes para muchos grupos de clientes. Pero esencialmente cada uno imaginó una variación del enfoque de Thirumalai: transformación de parte de Amazon con avanzado Machine Learning. Esto implicó repensar proyectos en curso, como los esfuerzos de robótica de la empresa y su negocio de grandes centros de datos, así como de Amazon Web Services (AWS).

Los resultados han tenido un impacto mucho más allá de lo esperado por Bezos. Thirumalai dice que las unidades de negocio de la empresa, en 2014, eran islas de AI en un vasto océano de ingeniería. El empuje para reformar la empresa con el Machine Learning cambió eso… radicalmente. Las unidades de negocio empezaron a trabajar juntas compartiendo la IA, al tiempo que Bezos insistía en que la cultura de la empresa exigía que las innovaciones se enmarcaran únicamente en el contexto de servir a sus clientes.

Amazon tiene una muy potente AI, procedente de Machine Learning. Los resultados de esta transformación pueden verse en toda la empresa, incluyendo un sistema de recomendaciones de productos que ahora funciona en una infraestructura de Machine Learning totalmente nueva. Amazon es más inteligente en lo que sugiere lo que debe leer el usuario a continuación, lo que se debería agregar a su compra, los artículos de la lista, y qué película usted puede ver esta noche. Y este año, Thirumalai comenzó un nuevo trabajo en el negocio de búsqueda de Amazon, donde él se prepone utilizar Machine Learning profundo en cada aspecto del servicio al cliente.

El efecto de Alexa

El producto estrella de empuje de Amazon es su altavoz elegante disidente, el eco y la plataforma de voz de Alexa que lo alimenta. Estos proyectos también surgieron de un memo entregado a Bezos en 2011 para un proceso de planificación anual llamado un “Plan Operativo”. El objetivo era crear “Un ordenador ubicuo de bajo coste, con todos sus cerebros en la nube, con el que se puede interactuar mediante voz “.

Pero ese sistema de construcción — literalmente un intento de realizar una obra de ciencia ficción, el ordenador hablador de Star Trek — requiere un nivel de destreza de la Inteligencia Artificial que la empresa no tenía a mano en el año 2011. Peor aún, de los pocos expertos que podrían construir un sistema, ninguno quería trabajar para Amazon, sino para Google y Facebook.

Amazon tenía un poco de una mala imagen, no agradable a las personas que provenían investigación orientada. Una empresa implacable con enfoque en el cliente y su cultura de dureza en el trato a los empleados, lo que daba cómodas ventajas a los competidores.

A falta de talento dentro, la compañía utilizó su músculo financiero para comprar empresas con experiencia en IA. “En los primeros días de Alexa, compramos muchas empresas”, dice Bezos. En septiembre de 2011 acapararían Yap, una empresa de voz a texto con experiencia en la traducción de la palabra hablada en lengua escrita. En enero de 2012, Amazon compró Evi, Cambridge, compañía cuyo software podría responder a las solicitudes habladas como Siri. Y en enero de 2013, hizo lo propio con Ivona, una empresa polaca especializada en texto a voz, que proporciona la tecnología que permitió a Echo hablar.

También atrajo el mejor talento, como Alex Smola, una superestrella en el campo de la IA que había trabajado en Yahoo y Google.”Literalmente es uno de los padrinos del aprendizaje profundo“, dice Bezos.

La parte más delicada del Eco: el problema que obligó a Amazon para abrir nuevos caminos en el proceso de su Machine Learning de jugar para ganar era algo que se llama ahora “reconocimiento de voz de campo”. Se trata de interpretar comandos de voz hablados a cierta distancia de los micrófonos, incluso cuando están contaminadas con ruido.

Un factor difícil era que el dispositivo no podía perder tiempo meditando sobre lo que había dicho. Había que enviar el audio a la nube y producir una respuesta con la suficiente rapidez para que pareciera una conversación y no como esos momentos difíciles cuando no estás seguro si todavía está respirando la persona con la que estás hablando. Construir un sistema de aprendizaje automático que pueda entender y responder a las preguntas en conversaciones en condiciones ruidosas requiere enormes cantidades de datos y tendría un montón de ejemplos de los tipos de personas las interacciones con sus ecos. No era evidente que Amazon podría obtener estos datos.

Varios dispositivos de Amazon y productos de terceros ahora utilizan el servicio de voz de Alexa. Datos recogidos a través de ella ayudan a mejorar el sistema y carga de esfuerzos más amplios de AI. La buena noticia es que todas las piezas estaban allí, en Amazon, un servicio en la nube sin precedentes, los centros de datos cargados con Machine Learning y nuevos algoritmos.

Las ramificaciones de Alexa

Equipos a través de la empresa comenzaron a darse cuenta de que Alexa también podría ser un servicio de voz útil para sus proyectos. “Así que todo lo que los datos y la tecnología aportan, vienen juntos, a pesar de son muy grandes sobre la propiedad de subproceso único“, añade Bezos. Otros productos de Amazon comenzaron a integrar Alexa: “Cuando usted habla en su dispositivo de Alexa, se puede acceder a música de Amazon, Prime Video, tus recomendaciones personales desde el sitio web de compras y otros servicios“. A continuación, la tecnología comenzó a saltos a través de otros dominios de Amazon.”Una vez que tuvimos la capacidad de discurso fundacional, hemos sido capaces de traer a Alexa productos como TV Fire, voz comercial, Amazon Fresh y, en última instancia, AWS”, dice Bezos.

Bezos fue de los primeros en darse cuenta de las implicaciones de negocio de integración de Inteligencia Artificial en servicios en la nube de la compañía. El plan era agregar servicios de machine learning a AWS.

En cierto sentido, la oferta de máquina de aprendizaje a las decenas de miles de clientes de Amazon cloud era inevitable. “Cuando primero armamos el plan de negocio original para AWS, la misión era llevar la tecnología que estaba sólo al alcance de un pequeño número de organizaciones bien financiadas y se distribuye tan ampliamente como sea posible“, dice Wood, el gestor de machine learning y AWS. Amazon Machine Learning de AWS, primero ofrecido en el año 2015, permite a los clientes como C-Span configurar un catálogo privado de caras; Zillow lo utiliza para estimar el precio de la vivienda. Pinterest lo emplea para la búsqueda visual y varias startups de conducción autónoma están utilizando Machine Learning AWS aprendiendo a mejorar productos a través de millones de kilómetros de la prueba de carretera simulada.

En 2016, la nueva Machine Learning-AWS había lanzado servicios que más directamente se basaban en las innovaciones de Alexa: un componente de texto a voz se llama Polly y un motor de procesamiento de lenguaje natural llamado Lex. Estas ofertas permiten a los clientes, que van desde gigantes como Pinterest y Netflix hasta pequeñas empresas, construir su propio mini Alexa.

Estos servicios de aprendizaje automático son un generador de ingresos de gran alcance y clave para la AI de Amazon, con clientes tan dispares como la NASA y la NFL que están pagando miles de millones para conseguir el Machine Learning de Amazon.

El papel dominante de AWS en el éter también le da una ventaja estratégica sobre los competidores, en particular sobre Google, que había esperado utilizar su liderazgo en Machine Learning para arrasar a AWS en cloud computing. Hasta ahora, Amazon-AWS-Alexa está ganando la batalla. No solo en distribución, sino en todos los ámbitos. Con más datos. Con más clientes. Con más plataformas. Con más talento.

Tipo listo, Bezos. Aunque inspira mucho respeto.

jorgeJorge Díaz-Cardiel. Socio director general de Advice Strategic Consultants. Economista, Sociólogo, Abogado, Historiador, Filósofo y Periodista. Autor de más de mil de artículos de economía y relaciones internacionales, ha publicado una veintena de libros.

 

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