La manzana podrida que contamina el grupo

La teoría de grupos o trabajo en equipo sostiene que las sinergias y alineación de personas suelen potenciar la capacidad del conjunto más allá de la suma de individualidades.

Muchos fracasos de organizaciones se deben a no lograr estas sinergias de grupo y terminar en un sistema fragmentado donde la competencia es destructiva en lugar de constructiva.

El siguiente estudio es revelador en una de las posibles razones fundamentales de los fracasos organizacionales, marcando que la actitud de una sola persona puede derrumbar todo el esfuerzo del conjunto o directamente hinibir cualquier tipo de sinergia.

Para realizar el estudio se uso un actor infiltrado en el grupo con distintos tipos de actitudes destructivas, el pesimista, el ofensivo y el haragán. En todos los casos el resultado fue la reducción en un 30 a 40% del rendimiento, con casos de destrucción total de la productividad.

Sin embargo un caso excepcional se dio en un grupo, donde un lider con capacidades de negociación logro desactivar al infiltrado haciendo participar activamente a todos y evitando el contagio de la actitud destructiva.

El estudio resulta interesante ya que diagnostica la fuente del problema y una posible solución.

Pueden escuchar los primeros 10 minutos del programa de radio donde se entrevista al autor del estudio:
http://www.thisamericanlife.org/radio-archives/episode/370/ruining-it-for-the-rest-of-us

PDF con el estudio completo.
http://liberalorder.typepad.com/the_liberal_order/files/bad_apples_rob.pdf

 

 

Google comienza a ser predictivo

Google tiene un problema y está trabajando para solucionarlo. Es excelente encontrando lo que buscamos pero no en saber lo que estamos necesitando encontrar antes de buscarlo.

Hasta que Google propuso la solución del PageRank para las búsquedas los motores como Yahoo fracasaban en lograr priorizar los resultados relevantes. Clasificar millones de sitios por categorias en un directorio curado a mano es una idea que no escala.

Pero la solución de Google parece haber movido el problema de lugar mas que solucionarlo en forma definitiva.

Mientras las computadoras estaban en un lugar físico y no en nuestros bolsillos, no buscabamos en el momento exacto en que tenemos una necesidad. Buscar en Internet requería de un momento específico, Internet era accesible desde un escritorio en nuestra casa o trabajo, para cuando llegabamos al mismo teniamos una idea formada de lo que necesitabamos buscar.

Hoy en día con los celulares nos encontramos en que podemos tener una inquietud y buscar en ese instante. Esto elimina el proceso mental que haciamos antes de llegar a la computadora, por lo que la misma debe darnos resultados con mucha menos información relevante.

Volvemos a la misma situación de Yahoo y su directorio. La solución propuesta por Google funcionaba en el contexto anterior, a partir de ahora no sabemos bien lo que necesitamos por lo que nuestra búsqueda debe ser realizada antes de saber que la necesitamos.

Aquí es donde entra en juego Google Now, ya estamos viendo algunos de sus efectos en distintas areas.

Por ejemplo en las fotos, Google sincroniza las mismas con nuestro Drive y procesa las imagenes para anticipar retoques, mejoras a tal punto que puede darnos la sugerencia de una foto única a partir de varias fotos:

panorama-600x117

Pueden ver un ejemplo de una panorámica construida por Google como sugerencia a varias fotos individuales. Antes de tener claro que queremos construir una panorámica en forma manual Google nos sugiere hacerlo.

Otro ejemplo, la geolocalización instantanea. Cuando queremos comunicar nuestra posición en un chat lo hacemos en forma descriptiva cuando nuestro celular tiene las coordenadas.

Para esto, Hangouts a comenzado a sugerir compartir nuestra ubicación cuando alguien nos pregunta donde estamos:

hangouts-geolocalizacion-google

Este es otro ejemplo de Google intentando ser predictivo, antes de que pensemos en buscar información nos sugiere la solución.

Tengamos en cuenta que este movimiento de Google hacia la anticipación es un acto de supervivencia y no un producto experimental, de no hacerlo alguien va a ocupar ese lugar y sus busquedas van a sufrir el mismo destino que los clasificados de los diarios.

Esperemos ver muchas otras sugerencias predictivas, como al ir o volver del trabajo, sugerencias de rutas u oportunidades de camino que puedan ser aprovechadas. Dada la predicción de clima y nuestro calendario opciones alternativas o previsiones a tomar.

Es solo el principio de un nuevo salto en la relevancia de la información. También se plantean una nueva cantidad de desafíos de privacidad ya que nuestros datos privados pasan a ser procesados sin opción por un tercero con intereses comerciales.

De regreso del trabajo para ver el partido de fútbol de las próximas horas es el momento exacto para recordarnos pasar a comprar X producto.

Devolvamos el fuego de prometeo al mundo

Los programadores robamos el fuego de prometeo y lo escondimos del resto del mundo.

En su momento el fuego fue eso, fuego, luego fue la escritura, hoy es la programación en su concepto amplio. Esto es, modelado de ideas, análisis e iteración. Codificar es solo una consecuencia, se puede programar con papelitos sin problema.

Las computadoras se están devorando todas las tareas sistemáticas y mecánicas, sea con robots o haciendo desaparecer el problema de raíz, esto es, la necesidad de tener el problema.

“Software is eating the world”. a16z.com

El siglo XXI va a destruir gran parte de los trabajos tradicionales, nos va a liberar de tareas mecánicas pero nos va a exigir algo nuevo. Adaptación constante, capacidad de aprendizaje y sistematización. Que tu robot haga los mandados,  pague las facturas y maneje el auto.

Para ser participes de este mundo sin trabajos pesados, vamos a tener que aportar nuestra creatividad, pero sobre todo poder manejar estos robots.

Entender un problema, modelarlo y delegarlo en un robot.

La educación de los conceptos abstractos no es exclusividad de las personas más hábiles para la matemática. Que un porcentaje bajo de la población pueda resolver una ecuación es una falla de la educación ya que no es algo exclusivo para unos pocos. Un niño de menos de 10 años puede resolver ecuaciones sin problema.

Es hora de que los programadores involucremos a los que no han podido participar de la construcción de este nuevo mundo, es un mundo donde debemos colaborar, trabajar en equipo, un mundo donde los secretos duran muy poco y donde una niña en Bangladesh tiene mejor acceso a información hoy que los estudiantes universitarios de Estados Unidos hace 25 años.

Evaluando candidatos de ventas

  1. En los primeros 30 minutos decidí si comprarias algo vendido por el candidato.
    Toma la postura de un potencial comprador, desarrolla una charla donde ellos lleven la iniciativa. Si a los 30 minutos estas dubitativo o sentís rechazo el candidato queda eliminado. Si a los 30 minutos la sensación es positiva el candidato avanza a siguientes etapas de evaluación. NUNCA contrates por esta primera impresión.
  2. El candidato debe poder probar una fuerte ética de trabajo.
    Durante su presentación y repaso de historial el candidato debe dar números de referencia que avalen su capacidad de venta. Lo mínimo es tener un Excel que puedan explicar detallando la performance de su trabajo con indicadores claros y sólidos.
    Un vendedor que no domina Excel queda eliminado.
  3. Pide detalle de sus métricas
    La competencia con pares y rivales es fundamental en ventas. Siempre busca candidatos que puedan demostrar haber sido parte de los líderes en ventas.
    Un vendedor debe ser competitivo y demostrarlo.
  4. Pregunta: ¿Cómo te preparaste para esta entrevista?
    Esta pregunta es genérica para cualquier proceso de reclutamieto.
    NUNCA contrates a alguien que no preparó y estudió para la entrevista.
  5. Asigna un proyecto piloto concreto.
    Crea uno o dos proyectos con focos bien explícitos, métricas claras y deadlines de 30, 60, 90 días. Puede ser un único proyecto o varias sucesivos de dificultad incremental. El primer paso es hacer un ejercicio de un par de horas con un proyecto real y que trabaje con sus futuros pares para conocer si es viable su integración al grupo humano.
    Una vez completado el plazo el candidato debe defender su performance y si no es de alta calidad queda eliminado.

Referencia: https://davidjaxon.wordpress.com/2015/05/14/how-to-interview-sales-people/

 

Reconociendo cuando llegamos a destino

Está claro que las tecnologías de la información están teniendo un impacto brutal sobre los procesos tradicionales, a tal punto que estamos dispuestos a ir más allá de la reingeniería de procesos hasta llegar a la creación de procesos completamente nuevos.

Esto redefine los perfiles de puesto, las necesidades de personal y transforma a las empresas.

El ejercicio de destruir procesos obsoletos e imaginar nuevos suele ser una actividad caótica y creativa, donde todas las ideas son buenas y ninguna piedra queda sin levantar.

Esta honestidad y capacidad de crítica es vital en la construcción de nuevos modelos que requieren de una iteración de semanas o meses hasta descubrir los patrones del nuevo modelo.

Muchas veces estos nuevos modelos son tan diferentes a los anteriores que no los reconocemos como tales a pesar de tenerlos frente a nosotros.

Es aquí donde debemos aprender a reconocer un modelado nuevo que ya ha madurado y es hora de pasar a la implementación del mismo, evitando quedar atrapados en un ciclo eterno de reuniones de nuevas ideas que nunca terminan.

El ciclo de destrucción y creación suele alimentarse a si mismo y bloquea la visión hacia una salida. Lograr esta salida o velocidad de escape requiere de buen timing para no salir antes con un modelo incompleto o demasiado tarde con cientos de horas consumidas en reuniones inproductivas.

Las dos herramientas que nos ayudan en estos casos en que estamos frente a un objetivo del cual no conocemos la forma son:

  • Experimentación temprana limitada
    Tomar pequeños tramos del proceso que estamos destruyendo y aplicar en forma concreta y limitada herramientas del nuevo modelo. De esta forma vemos su impacto real sin el riesgo de perder demasiado, poniendo a prueba el nuevo modelo como validación de las ideas para seguir iterando.
  • Repetición de patrones para reconocer el momento de escapar del ciclo
    Puede llevar semanas o meses, reuniones interminables y experimentos fallidos que desacrediten los intentos de cambio. Pero un día empezaremos a llegar al mismo destino, por distintos caminos pero siempre al mismo destino. A la tercera o cuarta reunión en que nos encontremos diciendo ¨esto es lo mismo que vimos como resultado de este otro ejercicio¨, ¨este problema ni siquiera deberíamos tratarlo ya que lo solucionamos en el origen¨. En este momento es que tenemos que pasar a la implementación, hemos construido un nuevo modelo.

Como punto final para el escape del ciclo de modelado debemos documentar el nuevo modelo, especificar desde lo macro hasta las tareas individuales pasando por las cadenas de procedimiento. De esta forma marcamos un destino para los cambios a realizar y evitamos volver a modelar durante la implementación.

Estos procesos de cambio suelen estar amenazados por la resistencia natural de las personas a cambiar hábitos de trabajo que pueden tener años. También por nuestra intención de lograr un proceso perfecto e irreal para la realidad del ambiente donde vamos a aplicarlo.

Es vital hacer participes a las personas del proceso de cambio para que sientan que son parte de la solución y no se sientan alienados.

 

Multitasking y trabajar más y más duro

Una de las consecuencias del bombardeo constante de información que recibimos hoy en día desde el mail, celular y medios tradicionales es que sentimos la urgencia de responder instantáneamete.

Nuestra mente busca la satisfacción de sentirnos incluídos en la conversación del momento y sentimos haber logrado algo cuando mantenemos a raya cada notificación del celular y respondemos cada mail.

El problema de esto es que nunca llegamos a pensar más alla de los próximos minutos, estamos funcionando en forma reactiva y no tenemos control de nada.

El día tiene 24 horas para todos y podemos intentar hacer más en menos tiempo hasta cierto punto, reduciendo las horas de sueño podemos resistir hasta cierto límite y lo mismo pasa cuando reducimos horas de ejercicios y esparcimiento. Nuestra mente comienza a perder capacidad y agregar más horas de trabajo nos da un retorno decreciente.

Cada hora más de trabajo nos da menos trabajo realizado luego de algunos días de esfuerzo excesivo.

La capacidad de enfocarnos y concentrarnos es vital en la economía moderna donde debemos ser especialistas pero a la vez generalistas, tener herramientas potentes pero ser capaces de entender situaciones fuera de nuestra area de confort.

Controlar el ritmo de información pasa a ser vital, no bombardear a otros para poder reclamar espacios de tranquilidad y razonamiento sin interferencias es el primer paso.

Por sobre todo, debemos gestionar nuestro tiempo en forma conciente y no en forma reactiva a las notificaciones constantes que nos bombardean.

  • Generar espacios de al menos 30 minutos donde no se chequea el correo ni el celular. Estos espacios deben estar concentrados en el horario en que veamos nuestra mente funciona mejor. En mi caso es en la mañana.
  • Agendar reuniones y repaso de mails en el horario donde vemos que nuestra capacidad de concentración es menor. En mi caso es alrededor de las 15 hs.
  • Decidir cuando vamos a hacer un sprint, determinar el alcance del mismo y de cuantas horas se compone. Nunca entrar en un sprint de jornadas de 16 horas sin haber especificado a nosotros mismos el objetivo final y un deadline.
  • Intentar de automatizar o delegar tareas que nos generan mayor satisfacción pero son triviales y no hacen a lo fundamental de nuestro trabajo.

 

Diseñadores y Programadores, uníos!

La web ha cambiado radicalmente en los últimos años y no da signos de deternese. HTML5, CSS3, Diseños responsivos, front-end frameworks, SASS, términos que hasta hace unos pocos años no existían o eran solo usados por especialistas de la web son hoy en día las herramientas básicas de la web.

Se acabó el diseñador encerrado en su torre de marfil (Illustrator, Photoshop), se acabó el programador de backend atrincherado que no conoce a sus usuarios finales y que dice que a él le funciona.

La frontera se ha borrado y es necesario que ambas partes avances y colaboren en la tierra común del maquetado, la usabilidad y la iteración sobre el producto con el feedback de los usuarios.

Los programadores deben salir de sus trincheras y conocer a sus usuarios finales, verlos usar sus productos en ambientes no controlados.

Los diseñadores deben bajar de su torre y aprender a maquetar sus diseños, sufrir las consecuencias de sus decisiones.

Esta evolución deja de ser un plus de unos pocos para ser un requerimiento básico de la industria. Puede doler y ser duro al principio pero nos da un retorno real de nuestro trabajo al ser dueños del producto que construimos.

Modelar ideas como base de la educación

En el libro “The Information” de James Gleick se relata un estudio acerca del lenguaje y el impacto de la alfabetización en la capacidad de abstracción de las personas. El estudio analiza poblaciones de la Siberia en Rusia que se desarrollan en absoluto analfabetizmo. En este contexto se les plantean ejercicios de razonamiento básicos que no pueden ser seguidos por estas personas ya que no conocen el concepto de abstraer el significado de un objeto del mundo real a una palabra escrita abstracta.

Un razonamiento que se les plantea es dado que todos los osos son blancos, hay osos en un determinado lugar, de que color son los osos de ese lugar? La respuesta de estas personas es que no lo saben, deberían ir a ese lugar para verlos y saber de que color son.

El lenguaje escrito nos permite llevar objetos únicos del mundo a un concepto abstracto en nuestra mente. Cada oso del mundo real es único, pero en nuestra mente la palabra oso representa a todos los osos que existen.

Una palabra escrita abstrae a todos los objetos de un determinado tipo del mundo real en un concepto.

Esta piedra fundamental del lenguaje (alfabetización) es dada por sentado hoy en dia y cualquier niño puede seguir razonamientos mucho más complejos.

Con el cambio de siglo se ha planteado que el manejo de las computadoras y concretamente la programación son el próximo nivel de alfabetización básico para funcionar en la sociedad moderna. Según algunas propuestas, todos deben saber usar computadoras y deberíamos hacer que la mayor cantidad de gente sepa programar.

Programar o codificar es solo el resultado de un proceso mental mucho más complejo, el modelado de la realidad en una representación reutilizable. Esto es  lo que sucede en un programa donde definimos las reglas que la computadora reutiliza, desde una simple suma a simuladores de escenarios virtuales complejos.

Elevar la programación al grado de la alfabetización equivale a decir que cualquiera que sabe leer y escribir puede igualar Borges.

El concepto real detrás de la programación es el modelado de la realidad. El proceso mental por el cual podemos reducir una experiencia de la realidad a una serie de pasos abstractos definidos en un lenguaje.

Estos lenguajes son los dibujos que hacen los niños contando una historia, pasando por los excel que definen un presupuesto a los algoritmos más avanzados de Google.

Si intentamos que todos programen alienamos a gran parte de la población que no se siente cómoda en el proceso explícito de la programación o codificación, cuando en realidad todos somos capaces de conceptualizar los eventos de nuestro mundo en distintos niveles de modelado.

Un asistente de ventas puede construir una planilla en Excel para modelar la asignación de recursos de marketing en cada cliente según su presupuesto y mercados objetivo.

Un encargado de recursos humanos puede generar un proceso de embudo para su selección de personal sistematizando los criterios utilizados con indicadores que permitan una evaluación estructurada.

Al momento en que nos sentamos a jugar a las cartas en una mesa todos respetan las reglas y tiempos del juego ya que cada uno sigue el modelo del juego y los valores que toman los distintos objetos del mismo durante este proceso.

Estos son ejemplos de procesos mentales que no llegan a ser programación explícita pero son tan importantes como la programación de por sí. Traten de especificar en una hoja de papel un juego como el Truco con todo el proceso y reglas que se deben seguir. Van a ver que cuidar todas las derivaciones posibles nos lleva a modelar la realidad en bloques cada vez más explícitos.

Un programador es aquel que puede traducir el modelado a código, pero no necesariamente saber como modelar la realidad para que sea codificable.

Llevar este proceso de modelado a los niveles escolares y liceales con aplicaciones practicas puede atraer a los jóvenes a ejercitar su capacidad de abstraer la realidad sin importar que tengan facilidad para codificar explícitamente. Los niños que a futuro tendrán un desarrollo en áreas humanas pueden participar del proceso mental de modelado trabajando a la par de aquellos que sí realizan la tarea de codificado.

Este tipo de escenarios es natural ya que las personas que no tienen la facilidad para codificar son las que trabajarán junto a los programadores y pueden no entender el proceso de especificacion si nunca lo experimentaron personalmente. Todos los programadores conocen el escenario donde se les piden tareas como algo sencillo, pero que implican un modelado a gran escala o cambios radicales en sistemas preexistentes.

A su vez, los niños “geeks” que son genios de la tecnología pueden aprender a comunicarse y ser valorados socialmente al generar escenarios donde cada uno puede aportar lo suyo al proceso.

Uno de estos ejemplos de los cuales se puede aprender es: SEP (Software Engineering Pilot) Spring Showcase

Libros a leer en esta vida

Lista original obtenida de Reddit. Recomendaciones bienvenidas.

  1. The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy by Douglas Adams. (UP:1443 | WS:2210 | Total:3653)
  2. 1984 by George Orwell. (UP:1447 | WS:2090 | Total:3537)
  3. Dune by Frank Herbert. (UP:1122 | WS:2140 | Total:3262)
  4. Slaughterhouse 5 by Kurt Vonnegut. (UP:967 | WS:1750 | Total:2717)
  5. Ender’s Game by Orson Scott Card. (UP:931 | WS:1680 | Total:2611)
  6. Brave New World by Aldous Huxley. (UP:1031 | WS:1530 | Total:2561)
  7. The Catcher in the Rye by J. D. Salinger. (UP:907 | WS:1320 | Total:2227)
  8. The Bible by Various. (UP:810 | WS:1230 | Total:2040)
  9. Snow Crash by Neal Stephenson. (UP:603 | WS:1220 | Total:1823)
  10. Harry Potter Series by J.K. Rowling. (UP:1169 | WS:560 | Total:1729)
  11. Stranger in a Strange Land by Robert A. Heinlein. (UP:610 | WS:1090 | Total:1700)
  12. Surely You’re Joking, Mr. Feynman! by Richard P. Feynman. (UP:483 | WS:1130 | Total:1613)
  13. To Kill A Mockingbird by Harper Lee. (UP:473 | WS:1070 | Total:1543)
  14. The Foundation Saga by Isaac Asimov. (UP:519 | WS:960 | Total:1479)
  15. Neuromancer by William Gibson. (UP:449 | WS:960 | Total:1409)
  16. Calvin and Hobbes by Bill Watterson. (UP:664 | WS:710 | Total:1374)
  17. Guns, Germs, and Steel by Jared Diamond. (UP:455 | WS:870 | Total:1325)
  18. Catch-22 by Joseph Heller. (UP:402 | WS:880 | Total:1282)
  19. Zen and the Art of Motorcycle Maintenance by Robert M. Pirsig. (UP:388 | WS:890 | Total:1278)
  20. Siddhartha by Hermann Hesse. (UP:466 | WS:790 | Total:1256)
  21. The Selfish Gene by Richard Dawkins. (UP:403 | WS:830 | Total:1233)
  22. Godel, Escher, Bach: An eternal golden braid by Douglas Hofstadter. (UP:400 | WS:790 | Total:1190)
  23. Tao Te Ching by Lao Tse. (UP:334 | WS:770 | Total:1104)
  24. House of Leaves by Mark Z. Danielwelski. (UP:347 | WS:720 | Total:1067)
  25. The Giver by Lois Lowry. (UP:429 | WS:630 | Total:1059)
  26. Crime and Punishment by Fyodor Dostoyevsky. (UP:264 | WS:680 | Total:944)
  27. Animal Farm by George Orwell. (UP:367 | WS:550 | Total:917)
  28. A People’s History of the United States by Howard Zinn. (UP:266 | WS:580 | Total:846)
  29. The Lord of the Rings by J. R. R. Tolkien. (UP:254 | WS:550 | Total:804)
  30. Ishmael by Daniel Quinn. (UP:265 | WS:520 | Total:785)
  31. A Brief History of Time by Stephen Hawking. (UP:264 | WS:520 | Total:784)
  32. Lolita by Vladimir Nabokov. (UP:249 | WS:530 | Total:779)
  33. The Count of Monte Cristo by Alexandre Dumas. (UP:212 | WS:560 | Total:772)
  34. His Dark Materials Trilogy by Philip Pullman. (UP:194 | WS:560 | Total:754)
  35. The Stranger by Albert Camus. (UP:197 | WS:550 | Total:747)
  36. Various by Dr. Seuss. (UP:235 | WS:500 | Total:735)
  37. The Road by Cormac McCarthy. (UP:157 | WS:570 | Total:727)
  38. Lord of the Flies by William Golding. (UP:247 | WS:470 | Total:717)
  39. The Monster At The End Of This Book by Jon Stone and Michael Smollin. (UP:277 | WS:430 | Total:707)
  40. Fear and Loathing in Las Vegas by Hunter S. Thompson. (UP:224 | WS:480 | Total:704)
  41. A Short History of Nearly Everything by Bill Bryson. (UP:241 | WS:460 | Total:701)
  42. Do Androids Dream of Electric Sheep by Phillip K. Dick. (UP:270 | WS:390 | Total:660)
  43. A Hundred Years of Solitude by Gabriel Garcia Marquez. (UP:169 | WS:460 | Total:629)
  44. The Art of War by Sun Tzu. (UP:199 | WS:430 | Total:629)
  45. How to Win Friends and Influence People by Dale Carnegie. (UP:228 | WS:390 | Total:618)
  46. Flowers For Algernon by Daniel Keyes. (UP:140 | WS:460 | Total:600)
  47. The Hyperion Cantos by Dan Simmons. (UP:251 | WS:340 | Total:591)
  48. A Confederacy of Dunces by John Kennedy Toole. (UP:108 | WS:450 | Total:558)
  49. The Declaration of Independence, The US Constitution, and the Bill of Rights by Various. (UP:178 | WS:370 | Total:548)
  50. Cat’s Cradle by Kurt Vonnegut. (UP:194 | WS:340 | Total:534)
  51. A Canticle for Leibowitz by Walter M. Miller, Jr. (UP:169 | WS:340 | Total:509)
  52. Odyssey by Homer. (UP:153 | WS:310 | Total:463)
  53. Fahrenheit 451 by Ray Bradbury. (UP:173 | WS:280 | Total:453)
  54. A Song of Ice and Fire by George RR Martin. (UP:167 | WS:270 | Total:437)
  55. The Great Gatsby by F. Scott Fitzgerald. (UP:147 | WS:290 | Total:437)
  56. The Brothers Karamazov by Fyodor Dostoevsky. (UP:103 | WS:320 | Total:423)
  57. Ringworld by Larry Niven. (UP:193 | WS:220 | Total:413)
  58. A Game of Thrones by George RR Martin. (UP:82 | WS:330 | Total:412)
  59. The Art of Deception by Kevin Mitnick. (UP:74 | WS:330 | Total:404)
  60. The Little Prince by Antoine de Saint Exupéry. (UP:84 | WS:320 | Total:404)
  61. Freakonomics by Stephen Dubner and Steven Levitt. (UP:126 | WS:270 | Total:396)
  62. The Moon is a Harsh Mistress by Robert A. Heinlein. (UP:155 | WS:240 | Total:395)
  63. The Omnivore’s Dilemma by Michael Pollan. (UP:106 | WS:280 | Total:386)
  64. Heart of Darkness by Joseph Conrad. (UP:143 | WS:230 | Total:373)
  65. The Forever War by Joe Haldeman. (UP:148 | WS:210 | Total:358)
  66. Adventures of Huckleberry Finn by Mark Twain. (UP:148 | WS:190 | Total:338)
  67. Lies My Teacher Told Me by James Loewen. (UP:97 | WS:240 | Total:337)
  68. Notes From Underground by Fyodor Dostoyevsky. (UP:77 | WS:260 | Total:337)
  69. Everybody Poops by Tarō Gomi. (UP:118 | WS:200 | Total:318)
  70. On the Origin of Species by Charles Darwin. (UP:118 | WS:190 | Total:308)
  71. The Autobiography of Malcolm X by Malcolm X with Alex Haley. (UP:105 | WS:200 | Total:305)
  72. John Dies at the End by David Wong. (UP:59 | WS:240 | Total:299)
  73. The Communist Manifesto by Karl Marx. (UP:117 | WS:180 | Total:297)
  74. Contact by Carl Sagan. (UP:104 | WS:190 | Total:294)
  75. A Clockwork Orange by Anthony Burgess. (UP:116 | WS:170 | Total:286)
  76. The Prince by Niccolò Machiavelli. (UP:121 | WS:160 | Total:281)
  77. Atlas Shrugged by Ayn Rand. (UP:92 | WS:180 | Total:272)
  78. The Diamond Age by Neal Stephenson. (UP:119 | WS:150 | Total:269)
  79. War and Peace by Leo Tolstoy. (UP:55 | WS:210 | Total:265)
  80. The Stand by Stephen King. (UP:83 | WS:180 | Total:263)
  81. The Dharma Bums by Jack Kerouac. (UP:80 | WS:180 | Total:260)
  82. The Hobbit by J. R. R. Tolkien. (UP:48 | WS:210 | Total:258)
  83. Moby Dick by Herman Melville. (UP:55 | WS:200 | Total:255)
  84. The Unbearable Lightness of Being by Milan Kundera. (UP:75 | WS:180 | Total:255)
  85. Why People Believe Weird Things by Michael Shermer. (UP:75 | WS:180 | Total:255)
  86. Manufacturing Consent: The Political Economy of the Mass Media by Edward Herman and Noam Chomsky. (UP:129 | WS:120 | Total:249)
  87. Asimov’s Guide to the Bible by Isaac Asimov. (UP:58 | WS:180 | Total:238)
  88. The Old Man and the Sea by Ernest Hemingway. (UP:104 | WS:130 | Total:234)
  89. Collapse by Jared Diamond. (UP:53 | WS:180 | Total:233)
  90. Infinite Jest by David Foster Wallave. (UP:53 | WS:180 | Total:233)
  91. Don Quixote by Miguel de Cervantes. (UP:112 | WS:120 | Total:232)
  92. Chaos by James Gleick. (UP:58 | WS:170 | Total:228)
  93. American Gods by Neil Gaiman. (UP:46 | WS:180 | Total:226)
  94. Starship Troopers by Robert A. Heinlein. (UP:103 | WS:120 | Total:223)
  95. The Curious Incident of the Dog in the Nightime by Mark Haddon. (UP:52 | WS:170 | Total:222)
  96. You Can Choose to Be Happy by Tom G. Stevens. (UP:70 | WS:150 | Total:220)
  97. The Geography of Nowhere by James Howard Kunstler. (UP:58 | WS:160 | Total:218)
  98. All Quiet on the Western Front by Erich Maria Remarque. (UP:73 | WS:130 | Total:203)
  99. Candide by Voltaire. (UP:102 | WS:100 | Total:202)
  100. Mein Kampf by Adolf Hitler. (UP:62 | WS:140 | Total:202)
  101. The Idiot by Dostoevsky
  102. The Plague by Camus
  103. Disgrace by Coetzee
  104. The count of monte cristo

Obtener la información en el origen

El trabajo industrial está siendo impactado por la tecnología. Big Data e Internet of Things (IOT) son dos conceptos que sue escuchan todos los días.

Estos conceptos tienen un impacto enorme sobre los procesos industriales que definen la forma de vida moderna, pero solo si tienen una aplicación correcta. El mantenimiento preventivo de equipos industriales antes de una rotura y el analisis predictivo para toma de decisiones correctas son posibles con datos correctos en el momento correcto.

Aquí es donde Big Data entra en juego junto a IOT y transforman la avalancha de datos en información. Los dispositivos conectados a la red inundan de datos y es necesario filtrar para obtener los indicadores relevantes. Nada mejor que las computadoras con algoritmos en software que permitan este filtrado.

Mientras se cumple este proceso de transicion es necesario entender el impacto humano. Los operarios que hasta el día de hoy cumplian una labor industrial con su trabajo físico se ven rápidamente desplazados a trabajos intelectuales donde deben administrar el trabajo de las maquinas y leer la informacion de los mismos para tomar decisiones.

Es normal ver operarios con una actividad puramente fisica que deben aprender a utilizar computadoras y leer interfaces en plazos cortos de no más de un año o dos para evitar quedar fuera del mercado. Esta transición no es sencilla para personas que nunca habian utilizado un smartphone.

Estas mismas personas son las que tienen el conocimiento de los aspectos fundamentales para cumplir con la operativa, conocimiento que se traduce en indicadores cuantificables mediante software y sensores conectados. Integrar a estas personas al proceso de automatizacion permite evitar largas etapas de aprendizaje en descubrir los indicadores adecuados de cada operativa.

Obtener los datos en el origen permite que el resto de la cadena de la empresa tome decisiones en el momento sin esperar un analisis que queda fuera de tiempo para impactar la operativa.