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Archive for 30 junio 2011

Los 100 años de IBM: Post #2

En el centenario de IBM, The Economist se pregunta cuales de la empresas tecnológicas de hoy seguirá siendo relevante en 100 años. The Economist distingue entre empresas basadas en productos, y empresas basadas en ideas. IBM de hoy es una empresa basada en una idea: empaquetar tecnología para ser usada por otras empresas. En cambio, Dell por ejemplo, es una empresa basada en productos. The Economist sostiene que las empresas basadas en ideas tienen más chances de sobrevivir en el largo plazo.

Basado en ese criterio, ven como candidatos a sobrevivir en el 2111 a Apple (vender productos superiores en diseño y facilidad de uso a precio premium), Amazon (facilitar la compra de los consumidores) y Facebook (compartir con amigos).

Las candidatas a no llegar son Cisco, Dell y Microsoft. Oracle y Google estan en duda.

Da para debatir. Decir que Facebook está mejor posicionada para vivir 100 años que Microsoft es bastante jugado. Lo que es seguro es que The Economist ya vivió más de 100 años, y es sin duda el periódico mejor posicionado para vivir 100 más.

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Post invitado por Pablo Salomon

En Singularity University, hoy tuvimos un “Spit party” en donde nos dieron a todos los alumnos un kit de 23 and me.

Llenamos un tubito con nuestra saliva de donde van a extraer nuestro DNA para analizarlo y nos van a dar acceso a un reporte con mucha informacion incluyendo:

  • Nivel de predisposicion genetica a una variedad de enfermedades
  • Informacion sobre nuestro origengenealogico
  • Sensibilidad o insensibilidad a ciertos medicamentos

Y esto es solo el inicio de lo que los analisis geneticos van a poder lograr en un par de años. 23 andme obtiene toda esta informacion haciendo un tipo de analisis parcial de nuestros genes analizando un conjunto de SNPs.

Pero lo mas interesante es que el costo de secuenciar el 100% de nuestro DNA bajo de USD 300 millones a menos de 5 mil en los ultimos 10 años y para fines de esta decada se espera que cueste menos de 1 dolar. Las implicancias de esto son impresionantes: a estos costos, el DNA depracticamente toda la poblacion mundial podra ser secuenciado y nos permitira conocermuchisimo mejor el significado de cada secuencia genetica.

Tambien hay muchas implicancias eticas alrededor de todo esto: Por ej, los seguros medicos podran utilizar nuestra informacion genetica para determinar si nos aseguran o no y a que precio?

Lo que me queda en claro es que el impacto de los avances de la genetica no es algo que recien van a ver nuestro hijos o nietos. Lo vamos a ver nosotros y en muy pocos años.

P.D: Pueden ver mas detalles de lo que esta pasando en Singularity University en este blog.

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Los 100 Años de IBM

Por Sergio

Esta semana IBM cumple 100 años. No es poca cosa que una empresa de tecnología siga siendo relevante después de un siglo. Voy a escribir dos artículos al respecto; este es el primero y hace referencia a mi historia personal con IBM. El segundo está basado en un artículo del Economist.

Seguramente pocos lectores lo saben, pero yo trabajé en IBM, apenas salí de la facultad, hace demasiados años. Estuve allí tres años. Fue une experiencia que me marcó para siempre.

Trabajé en lo que era el Centro Científico de IBM en Haifa (hoy es el Haifa Research Lab, nombre que, para quienes trabajamos allí, es una importante degradación). En esa época, IBM era lo máximo. Corría el año 1990, e IBM era la empresa líder en tecnología. Tenía unos 400.000 empleados en el mundo, el AS/400 era un producto que estaba rompiendola en el segmento PyMEs, y los mainframes dominaban el mundo empresarial. IBM tenía algunos problemas, pero nada parecía muy serio: pese a haber inventado el PC, había perdido el dominio de ese mercado. En el mercado de mainframes, IBM reinaba, pero había competencia dura: Digital era el eterno challenger, estaba Siemens Nixdorf en Alemania, Fujitsu en Japón, Bull en Francia, Cray con sus supercomputadoras, aparecía Sun, Silicon Graphics, y otras cuantas fábricas de computadoras.

Si IBM era lo máximo para un geek, los centros científicos eran el paraíso. Era una mezcla entre una universidad y empresa (de hecho el de Haifa estaba dentro del campus), un lugar donde se investigaba de todo, desde computación hasta física básica. Había cerca de 40 centros, y de ellos salieron miles de patentes  y un par de premios Nobel. El centro principal de la investigación era el Watson Research Center, en Yorktown, cerca de Nueva York, pero había muchos otros, en Londres, en Suiza, en varios puntos de EEUU, hasta había un pequeño grupo en Buenos Aires. El centro de Haifa era bastante particular: en vez de dedicarse a la investigación, era el centro más cercano a la tecnología aplicada. Eso le sirvió a Haifa cuando IBM entró en crisis y empezaron a cerrar centros que hacían sólo investigación. Ahí fue que Haifa se convirtió en un “Lab” (en IBM hay “Labs” que diseñan productos y “Fabs” que los fabrican).

Mi grupo en particular se dedicaba a verificación de VLSI. La idea es diseñar mecanismos inteligentes para testear el diseño de un chip. Otros grupos se dedicaban a sistemas operativos, a diseño de procesadores (nada de micro), a compiladores, procesamiento de señales, a algoritmos, etc. En total eran 200 y pico de personas, posiblemente el grupo más brillante que conocí en mi vida. La estructura era casi universitaria: estaban los estudiantes, los research fellows (máximo 3 años), y los research staff member. El día que me promovieron a staff member en tiempo récord fue posiblemente el logro más grande de mi carrera. IBM tenía un política de lifetime employment. El slogan era “as long as you do your job, you have a job”. Lo cual no significaba que la gente se quede: muchos de mis compañeros dirigen ahora empresas de todo tipo. Haifa era una isla espectacular. Soñabamos con competirle al centro de Yorktown, y en Yorktown se hacían los distraidos mientras nos boicoteaban. A los demas labs de IBM les encantaba contratarnos: costabamos la mitad, eramos muy innovadores, estabamos dispuestos a ensuciarnos las manos, y trabajábamos lo que hiciera falta. En resumen, eramos una síntesis del Israel tecnológico que nacía. Mi primer proyecto se llamaba DEE, y consistía en mejorar el entorno de trabajo para diseño de chips. Allí estaba yo, con 26 años y cero experiencia en hardware, enseñándoles a los diseñadores veteranos que venían de desarrollar el S/390 como debían diseñar chips (el proyecto murió, pero el legado quedó: hoy Haifa tiene cientos de personas en diseño de chips).

En esa época teníamos permiso para dedicar un 10% de nuestro tiempo a cualquier cosa que consideremos interesante (todos decíamos que el 10% era por encima de tu 100%, suena conocido?). Personalemnte seguí con la invertigación universitaria (cosa muy difícil mientras se trabaja) y tomé un curso de postgrado en psicología cognitiva (donde la psicología se cruza con la neurología). En esos 10% se hicieron proyectos de todo tipo, pero el más sonado del momento fue el diseño de un teclado de una sola tecla para cuadripléjicos. Ese proyecto mostró un poco de los problemas por venir. La idea era regalar el producto. Cuando fueron a hacerlo, resultó que no se podía: IBM acababa de zafar de un juicio por monopolio, y regalar un producto  que otros vendían estaba vedado. Había que venderlo. Venderlo significaba empaquetarlo, y llevarlo a un alto nivel de calidad (y de precios). Conclusión: el proyecto languideció hasta morir.

Como mi grupo estaba en verificación de procesadores y éramos muy reconocidos por eso, venían a nosotros de todos los centros, unos 6 a 9 meses antes de la fase de verificación (en el mundo del hardware se diferencia entre verificación, que es detectar bugs, y testing, que es detectar fallas de fabricación).El proyecto más grande que teníamos entre manos era “Amazon” (lo que después fue el RS/6000).  Allí veíamos que las cosas que no andaban bien. Dos tercios de los proyectos morían antes de ir a fábrica. La política interna era terrible. Los labs de Austin (RS/6000), Rochester (AS/400), Poughkeepsie (mainframes) y Boca Ratón (PCs) se odiaban entre sí. Cada uno celebrarba los fracasos del otro. El énfasis en la empresa era siempre el mismo: “Calidad”; sin embargo, los productos estaban cada vez más distantes de lo que los clientes querían. Microsoft, que hasta ese momento era apenas una molestia, se había convertido en el símbolo del fracaso de IBM: una empresa que comenzó como subcontratista de IBM y que le estaba comiendo el mercado desde abajo. La acción empezó a bajar sin parar, y el futuro se veía negro.

Después de 3 años en IBM, decidí ir a hacer un MBA. El verdadero motivo era que quería volver a Uruguay, y necesitaba moverme a temas más comerciales: difícilmente consiguiera empleo en Uruguay como experto en diseño y verificación de procesadores.

Mientras tanto, las cosas en IBM siguieron empeorando, y se sentía el clima. Todo cambió cuando entró Lou Gesrstner, quien hizo uno de los corporate turnarounds más impresionantes de la historia. Gerstner, quien venía de Nabisco y no tenía experiencia en la industria tuvo la visión correcta: empezar por dar soluciones a los problemas de los clientes, y no del otro lado, empujando los productos de IBM. La estrategia funcionó: IBM se recuperó y es hoy una empresa impresionante, con más componente de servicios que de productos, y más software que hardware. Quedó también demostrado que, por más bueno que sea el R&D de la empresa, la vedadera fortaleza estaba en la impresionante maquinaria de ventas y soporte a clientes.

Hoy IBM no es una empresa sexy. Ningún ingeniero recién recibido sueña con trabajar allí. Pero está muy bien posicionada para existir otros 100 años.

En cuanto a mí, aprendí mucho, pero tal vez la principal lección es la “Chutzpa”, el “se puede”. Se puede innovar estando lejos. Si Uds se creen que nosotros estamos lejos del Silicon Valley, les cuento que la distancia entre Haifa y San José de California es de 12000 km, hay 10 horas de diferencia, y para peor en un lugar se trabaja de lunes a viernes y en el otro de domingo a jueves. Es decir, cuando tu cliente en California llega a trabajar el jueves, tu gente ya se fue a la casa, y no se vuelven a ver hasta el lunes.

Se puede también entrar en nuevos temas, incluso meterse a venderle hielo a los esquimales. El dicho que tal o cual lugar es “la tumba de los crack” es una frase de perdedores. Los crack de verdad la pelean en todos lados. Yo lo sé porque conocí algunos, comenzando por Josef Raviv, quien fundó el centro.

Se puede también renovar una compañía. Cuando veo a Microsoft de hoy, veo al IBM de esa época. Mucha gente cree que nunca se levantará (yo también soy escéptico, lo admito), pero con visión y con el liderazgo correcto, se puede levantar.

En resumen, pese a luego haber competido con IBM, que no tengo más que admiración y agradecimientos para el gigante. Por otros 100.

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Post invitado por Pablo Salomon.

Dado que algunas personas me comentaron su interés de seguir mas de cerca lo que esta pasando en Singularity University, decidí armar un blog independiente donde voy a estar posteando varias veces por semana sobre las charlas mas interesantes, experiencias personales y entrevistas a estudiantes y profesores.

Posiblemente alguno de los posts mas interesantes también los publique aquí pero la mayoría van a estar únicamente en el otro blog para no spamear a los lectores que no les interese el tema.

Pueden visitar el nuevo blog aquí o subscribirse al feed si así lo desean.

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Nicolás Loeff es uruguayo, ingeniero, y PhD de UIUC (pero lo que sabe de verdad lo aprendió como ingeniero en Uniotel). Nico trabaja en una empresa americana que se dedica al High Frequency Trading. A continuación una contribución sobre qué es HFT. Algunas notas nías al final

¿Qué es el trading de alta frecuencia?

Si te cuento que Internet y la proliferación de poder computacional a bajo costo cambiaron radicalmente la forma de comprar cosas, no te sorprendés. La gente no usa las páginas amarillas, sino que consulta Google. En vez de ir a la librería a comprar la última novela de un autor, la podés conseguir a mejor precio en Amazon (o la bajás directo a tu Kindle o iPad). Podés comparar miles de vendedores en sitios como pricegrabber.com o mercadolibre.com, y reservar pasajes más baratos en priceline.com en vez de usar un agente de viajes.

En cambio, seguro que muchos de uds no saben que estos cambios palidecen en comparación con el ritmo vertiginoso de transformación en los mercados bursátiles en los últimos 10 años. Las imágenes que Hollywood te muestra de la bolsa de valores, con inversores gritando furiosamente intentando comprar o vender acciones hace tiempo no corresponden a la realidad. Hoy en día la mayoría de las transacciones no se hacen en el número 11 de Wall St., sino unos kilómetros al oeste, en lugares que nunca escuchaste como Weehawken o Carteret, en Nueva Jersey, dónde fila tras fila de servidores procesa continuamente
los datos del mercado y realiza transacciones. Esto llevó a que el número de operaciones se dispare, y el tiempo promedio para tomar decisiones sea menor al que necesitamos los humanos. Las computadoras llegaron, para quedarse.

En particular, en los últimos años una forma de trading llamada “de alta frecuancia” (o HFT, por sus siglas en inglés), ha ganado notoriedad. En HFT, algoritmos avanzados corriendo en servidores (a veces con hardware especializado) analizan el flujo de ofertas y demandas del mercado buscando señales de oportunidades para comprar o vender y realizar una ganancia a corto plazo. No hay un definición aceptada de HFT, pero en general éstos algoritmos toman decisiones en
milisegundos (a veces microsegundos), toman posiciones por períodos relativamente cortos (desde fracciones de segundo hasta pocas horas),
y usualmente liquidan sus posiciones al final del día.

Debido a los períodos breves en los cuales los algoritmos realizan transacciones, las ganancias son en general pequeñas, del órden de
fracciones de centavo de dólar. Pero los algoritmos corren continuamente y realizan decenas o cientos de millones de transacciones en mercados de valores, futuros, opciones, o intercambiario, logrando importantes ganancias al cierre del día. Algunos estiman que entre el 30% y el 70% de las transacciones en
algunos mercados bursátiles corresponden a HFT.

¿Cómo logran estas ganancias? En primer lugar, las computadoras que corren los algoritmos son muy rápidas. Un milisegundo es una eternidad
cuando se compite en este juego. Las empresas que se dedican a esto invierten mucho dinero para optimizar su software y hardware. La otra
clave es inteligencia. Algunos de estos algoritmos usan inteligencia artificial para aprender a reconocer patrones que indican
oportunidades basados en datos históricos. Esto necesita profesionales altamente capacitados en diversas áreas. Por eso a veces escuchás que
Wall St. fue invadido por doctores en Matemática y Computación.

¿De dónde sale la plata? Muchos HFT son “hacedores de mercado” (market makers) ofreciendo comprar y vender al mismo tiempo, obtieniendo sus
ganancias del “spread”, la diferencia entre la compra y la venta de un instrumento financiero (pensá cuando vas a comprar dólares el banco te
cobra más de lo que te paga si querés venderle dólares). Hace 10 años el “spread” era mucho mas grande ya que eran pocas las instituciones
que participaban en este mercado y estas obtenían ganancias abultadas por eso. Todo eso se acabó con HFT. Los mercados se volvieron mucho
más eficientes (abusando del ejemplo del banco, ahora hay muchas casas de cambio, los HFT, que te ofrecen mejor tipo de cambio que los
bancos).

¿Cómo afecta esto al inversor común? Varios estudios académicos han mostrado que gracias a HFT el “spread” ha colapsado en casi todos los
mercados, y ha aumentado la liquidez, por lo que es mas fácil y barato  comprar y vender instrumentos financieros ahora que en el pasado,
favoreciendo al inversor a largo plazo. Sin embargo, algunos críticos argumentan que las computadoras sin supervisión humana pueden
desestabilizar los mercados financieros ya que pueden reaccionar mucho mas rápido que los humanos. La polémica va a seguir por mucho tiempo,
pero en el interín un segundo se convirtió en un milisegundo, que se dio lugar al microsegundo. Las computadoras llegaron, para quedarse.

Notas de Sergio

Para los que les apasiona las finanzas, les describo una técnica de HFT. El All About High-Frequency Trading (All About Series)libro de Durbin trae bastante info.

Una de las estrategias más obvias se basa en opciones (el que no sabe qué es una opción, le recomiendo leer aquí). Tomemos por ejemplo a Google. Hay 210 opciones sobre Google listadas en cada momento. El market maker (el cambio en la analogía de Nico) publica un precio de compra y un precio de venta.

Si el precio de Google se mueve, los precios de las 210 opciones cambia. Por ejemplo, hoy la acción de Google subió 1.74%. La opción de Google para Junio 2011 a 470  subió un 54%. La fórmula que fija los movimientos de las opciones se llama Black Scholes, y es bastante compleja.

Supongamos que un día determinado, durante horas  de apertura del mercado, pasa algo que hace subir el precio de Google un 1.74%. El market maker tiene que ir corriendo al mercado, recalcular los precios, y ajustar el precio de compra y de venta en las 210 pizarras. Ahora supongamos que, de algún modo, yo calculo los precios más rápido que el market maker, y compro antes que el precio suba. En menos de un minuto me gané un 54%. Nada mal, no?

Como puedo yo calcular el precio antes que el market maker? Primero, viendo la información antes. Si la información me llega a mí 10 microsegundos antes que al market maker, ya me alcanza. En 10 microsegundos la luz viaja 3.000 metros. O sea, si yo estoy 3.000 metros más cerca que el rival, ya me alcanza. Ni hablar si tengo un router menos en el camino.La competencia se volvió tan feroz que hay una sola alternativa: estar alojado físicamente dentro del datacenter del Nasdaq o NYSE.

Otra alternativa que tengo es calcular los precios más rápido que el market maker. La fórmula de Black y Scholes usa todos los cañones de un procesador de punto flotante: exponentes, Pi, sumatorias, raíces cuadrada. Una implementación sencilla en Java seguramente demore casi un segundo en calcular el valor – un tiempo infinito, y más si tengo que calcular 210 de ellos. Cosas que puedo hacer: programar en C, usar mejores algoritmos, usar múltiples procesadores (la tendencia es a usar coprocesadores gráficos para estas tareas), usar aproximaciones, etc.

A medida que uno se sofistica, también lo hace el otro. Hay muchísimo dinero en juego, y es la guerra.

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Se acuerdan de Robotina? Era la mucama de los Supersonicos. Barría, aspiraba y cocinaba, entre otras cosas. Llegó el año 2011, y la visión de los robots domésticos no parece haberse materializado. Sin embargo, eso no es del todo cierto.

Ya hace unos años existe una versión accesible de Robotina, auqnue no tiene forma de ser humano. Se trata de la familia Roomba de iRobot. Roomba es una aspiradora muy particular: se activa a una hora preprogramada, y recorre la habitación, aspirando en el camino. Cuando se está quedando sin baterías, vuelve a la base, se recarga y continúa. El programa está armado de forma de cubrir toda la habitación dos veces como mínimo. iRobot desarrolló otras variantes: el Scooba (lava los pisos), el Verro (aspira el fondo de piscinas), o el Looj (saca hojas de las canaletas de los techos). Otras empresas desarrollaron robots que limpian vidrios de edificios, y otras varias aplicaciones.

Lo más interesante de iRobot, y de ahí el título del post, es quese formó una comunidad de hackers alrederor, que adaptaron al Roomba para distintos usos. En vez de luchar contra la comunidad de hackers, iRobot los apoyó. iRobot vende una serie de robots programables llamados iRobot Create, apuntados a los aficionados y a instituciones educativas.

Qué se puede hacer con un robot programado? A mi se me ocurren algunas ideas, como robots que saquen fotos, o que junten pelotas de tenis y de golf.

El mercado más grande de los robots es sin duda a nivel militar, pero también hay aplicaciones industriales y comerciales. Por ejemplo, si hubiera un Roomba para hoteles, DSK seguiría al frente del FMI.

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Uno se imagina a robots con forma de ser humano, tipo

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Post invitado por Pablo Salomon

 

En unas horas empiezo Singularity University.

 

Cuando Pablo Brenner hizo el Exectutive Program de Singularity hace poco más de un año me pareció super interesante y dado que hace un par de meses deje mi rol operativo en Interactive Networks, este es un buen momento para poder hacerlo yo.

 

A diferencia de Pablo Brenner, voy a estar haciendo el Graduate Studies Program que dura 10 semanas y no solo te enseñan sobre las tecnologías de crecimiento exponencial (Inteligencia artificial, robótica, nanotecnología, biotecnología, etc.) sino que también aprendes sobre los principales desafíos de la humanidad en áreas como salud, seguridad, energía, educación, etc.

 

Además, en la última parte del curso los estudiantes trabajamos en grupos desarrollando proyectos en dichas áreas que tengan el potencial de impactar positivamente la vida de al menos mil millones de personas.

 

Hace unas horas llegue al campus de la NASA donde se realiza el curso junto a los otros 79 estudiantes de todas partes del mundo. Ya empecé a conocer a alguno de ellos y sin duda gran parte de la experiencia va a ser la interacción entre nosotros ya que hay gente muy interesante de los más diversos perfiles.

 

Algunos estudiantes ya se pusieron a trabajar en el laboratorio liderado por Dan Barry y en menos de 8 horas construyeron un primer prototipo de robot para telepresencia que se muestra en la foto adjunta.

 

La base es de iRobot (la empresa que hace las aspiradoras robot) – $200, todo el procesamiento, cámara y pantalla lo hace un Tablet Android – $500 y se ensamblo con un brazo telescópico y unas piezas más – < $100, por lo que todo el hardware costo menos de $800.

 

En cuanto al software, para video chat se utilizó Fring y además desarrollaron una aplicación para controlar el movimiento de la base vía bluetooth.

 

Aclaro que yo no tuve nada que ver en el proyecto, simplemente estuve jugando con el prototipo una vez que ya estaba hecho.

 

El programa es muy intenso. Tenemos clases o actividades de 9 de la mañana a 9 de la noche casi todos los días menos los domingos pero voy a tratar de escribir cada semana algún post con lo más interesante.

 

Quien quiera entender más del concepto de Singularity y el impacto futuro que va a tener en nuestras vidas todas estas tecnologías, les recomiendo miren un documental que salió hace pocas semanas llamado Transcendent Man que muestra la visión (y locuras) de Ray Kurzweil, uno de los fundadores de Singularity University.

Si alguien tiene alguna pregunta que quisiera hacerle a Ray Kurzweil, déjenla en los comentarios y voy a tratar de hacérsela y grabar su respuesta.

 

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