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Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)        Master de estudios avanzados en dirección de empresas     ...
Contenido•   Preliminares:    •   Todo está inventado    •   Flujos de información en la Web 2.0    •   Modelos de negocio...
¿Qué Inteligencia Artificial usamos para gestionar el conocimiento? • Agentes inteligentes (racionales) • Sistemas multiage...
Todo estáinventado, sólo  potenciamos
Globalidad pornecesidades del Imperio
Todo está inventado: París, 1931
Cibersyn (Chile, 1971) •   http://www.cybersyn.cl/castellano/cybersyn/index.html        Stafford BeerDirector de Cybersyn
Innovación yConocimiento
Innovación (2006)
Si todo está inventado...      ¿Copiamos?• Hermanos Samwer: cloneo rápido en su  país• Alando.de, clon de ebay • Ebay pagó...
¿Cuántos clones son   sostenibles?
Si todo está                        inventado... ¿Qué                            hacemos?• ¿Emular a los californianos?• ¿...
Curva de Gartner
Curva de Garner (2006)
Curva en el 2008
Curva en el 2010
Repercusión (2009)
Flujos de informaciónen la Web 2.0
Web 1.0, Web 2.0 y Semantic Web
Ecosistema informacional            en la Web 2.0                                                Ci                       ...
Libre de escala,mundo pequeño
Confluencia de tres  circunstancias
Un caso de éxito: blogging  Flujo de información                         ¿Puede convertirse                              e...
Caso específico: Microblogging
Flujos                            Blogging                                        Compañía                          corpor...
Integración e importacia de          Twitter
Diciembre de 2009          •   Dell ha alcanzado              los 6.5 millones de              dólares en ventas          ...
Otro caso específico:  economías afectivas• La información como regalo y la ganancia  como regalo• Propuesta: estudiarla de...
Reprocidad DirectaReprocidad Indirecta
Construcción de  reputación
Nuevos modelos de                     negocio        m ics    e noF re
Casos de estudio
Suburbios 2.0     Caso de estudio I
Saturación
Idea: explotar los    suburbios
No es exactamente   la larga cola                          ired               ders on, W     hris   An    C
Ejemplos:
Parasitismo 2.0
Permeabilidad    Caso de estudio II
Interés• TODOS los proyectos Web 2.0 intentan  establecer membranas • Atractivas • De interés económico• Proyectos que tra...
Ejemplos I:
Ejemplo I (cont.):
Ejemplo II
Ejemplo III
Ejemplo IV: Digital Remains
Realidad aumentada para traspasar la                     Apps para     membrana         añadir
Cuestión:•   ¿Cómo trabajar con el conocimiento para    diseñar proyectos sobre la permeabilidad?    Ejemplos:    •   Digi...
Móviles yconocimiento    Caso de estudio III
Nichos para proyectos:• Representación del conocimiento móvil• Razonamiento contextual• Inteligencia ambiental• Computació...
Ejemplos y propuestas•   Foursquare•   Layar•   Aplicaciones basadas en el    conocimiento para las apps stores•   Experim...
Funcionamiento
Semánticaemergente Caso de estudio IV
Solución• Canalizar el conocimiento     • Sentido fuerte: Web Semántica 2.0     • Sentido débil: Linked Data
La metaweb
era  rim a!¡P ol
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Nuevas (canalización débil)
Canalización fuerteSemantic MediaWiki                     OntoxicWiki
Adaptandocrowdsourcing
Linked Data
Ejemplo: empresa   farmacéutica
Propuestas•   Semantizar algunos de los    proyectos presentados•   Proponer semantizaciones    débiles en forma de client...
Interoperabilidad        Semántica  para la empresa      Caso de estudio V
Subcaso (a):Comercio electrónico
•   GoodRelations is a standardized vocabulary for      product, price, and company data that      •   can be embedded int...
¡Uso!
Primer nivel de la jerarquía de            clases
Ejercicio: Comparar          conTrade.owlNota: no se visualizan los roles de            Trade.owl
Subcaso (b):     Integración de lainformación de la empresa
Interoperabilidad en la empresa (I)
Interoperabilidad en la  empresa (II): capas
lo s    m pE je              Adaptadas
Ventajas del uso en           Renault•   Se facilita el intercambio de información entre los    repositorios de informació...
Oportunidades• Creación de software específico con  tecnología semántica• Creación de portales semánticos para  empresas• S...
Evolución económica     versus 2.0
Caso específico:Externalización
Caso específico: Externalización• Ciclo de Nonaka & Takeuchi para la   externalización del conocimiento en   empresas I. No...
Proyección Web 2.0 semántica
Objetivo deOntoxicWiki
Coex n  te oc    rn im      al  ien        iz to          ad             o
La WWW como    red neuronal      aumentada     Caso de estudio VI
Propuesta porVernon Vinge, 1993
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Posibles singularidades               parciales•   Nell, un sistema que está contínuamente  aprendiendo    del contenido q...
Elementos de esas     singularidades parciales• Ayuda de técnicas de data  mining y extracción de  conocimiento• Fuerte co...
Agentes para  trabajar conconocimiento   Caso de estudio VII
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Perspectivas de futuro:                Agentes y Web Semántica                                      Razonamiento en la WWW...
Oportunidades• Minería de conocimiento (en contraposición  a la minería de datos) realizada por agentes• Análisis de la ac...
Referencias•   Sobre la Web 2.0: Artículo de O’Reilly:    •   http://        sociedadinformacion.fundacion.telefonica.com/...
Referencias (II)•   Sobre la larga cola:    •   http://www.usolab.com/articulos/long_tail.php•   Sobre Web 2.0 Móvil:    •...
Referencias (III)• Agent Technology: Computing as  Interaction (A Roadmap for Agent Based  Computing) • http://eprints.ecs...
Oportunidades para la economía basada en la Ingeniería del Conocimiento en Internet
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Las transparencias de la clase que he impartido en el Master de estudios avanzados en dirección de empresas (en el curso Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico)). Amplía con casos de estudio temas que he tratado en otros cursos. Pero éstas son más completas.

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Oportunidades para la economía basada en la Ingeniería del Conocimiento en Internet

  1. 1. Sistemas de Información Avanzados (Comercio electrónico) Master de estudios avanzados en dirección de empresas Oportunidades para laeconomía basada en la Ingeniería del Conocimiento en Internet Joaquín Borrego Díaz Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial jborrego@us.es Twitter:jborrego
  2. 2. Contenido• Preliminares: • Todo está inventado • Flujos de información en la Web 2.0 • Modelos de negocio abierto. Freenomics• Casos de estudio • Caso 1: Suburbios 2.0 • Caso II: Permeabilidad • Caso III: Móviles • Caso IV: Semántica emergente • Caso V: Interoperabilidad semántica en empresas • Caso VI: Singularidad • Caso VII: Agentes• Referencias
  3. 3. ¿Qué Inteligencia Artificial usamos para gestionar el conocimiento? • Agentes inteligentes (racionales) • Sistemas multiagente • Ingeniería del Conocimiento • Razonamiento Automático • Inteligencia Colectiva
  4. 4. Todo estáinventado, sólo potenciamos
  5. 5. Globalidad pornecesidades del Imperio
  6. 6. Todo está inventado: París, 1931
  7. 7. Cibersyn (Chile, 1971) • http://www.cybersyn.cl/castellano/cybersyn/index.html Stafford BeerDirector de Cybersyn
  8. 8. Innovación yConocimiento
  9. 9. Innovación (2006)
  10. 10. Si todo está inventado... ¿Copiamos?• Hermanos Samwer: cloneo rápido en su país• Alando.de, clon de ebay • Ebay pagó 50mill$• StudiVZ, clon de Facebook • Vendido por 100mill$• PERO...
  11. 11. ¿Cuántos clones son sostenibles?
  12. 12. Si todo está inventado... ¿Qué hacemos?• ¿Emular a los californianos?• ¿Olvidarnos de la Web social?• Spain is different• EXISTEN OPORTUNIDADES
  13. 13. Curva de Gartner
  14. 14. Curva de Garner (2006)
  15. 15. Curva en el 2008
  16. 16. Curva en el 2010
  17. 17. Repercusión (2009)
  18. 18. Flujos de informaciónen la Web 2.0
  19. 19. Web 1.0, Web 2.0 y Semantic Web
  20. 20. Ecosistema informacional en la Web 2.0 Ci so clo nc sd iclo eI ¡¡T ! SS! sd AG ¡¡R nfo No ono s!! eC rm aci s ón re cim ido ien um to ¡¡Portal!! osPr
  21. 21. Libre de escala,mundo pequeño
  22. 22. Confluencia de tres circunstancias
  23. 23. Un caso de éxito: blogging Flujo de información ¿Puede convertirse en ciclo?
  24. 24. Caso específico: Microblogging
  25. 25. Flujos Blogging Compañía corporativo Análisis¿Extracción de conocimiento?
  26. 26. Integración e importacia de Twitter
  27. 27. Diciembre de 2009 • Dell ha alcanzado los 6.5 millones de dólares en ventas directamente relacionadas con Twitter, lo que significa que en solo seis meses Dell ha duplicado sus ventas vía Twitter
  28. 28. Otro caso específico: economías afectivas• La información como regalo y la ganancia como regalo• Propuesta: estudiarla desde el paradigma de • Martin A. Nowak and Karl Sigmund , Evolution of indirect reciprocity, Nature 437, 1291-1298 (27 October 2005)
  29. 29. Reprocidad DirectaReprocidad Indirecta
  30. 30. Construcción de reputación
  31. 31. Nuevos modelos de negocio m ics e noF re
  32. 32. Casos de estudio
  33. 33. Suburbios 2.0 Caso de estudio I
  34. 34. Saturación
  35. 35. Idea: explotar los suburbios
  36. 36. No es exactamente la larga cola ired ders on, W hris An C
  37. 37. Ejemplos:
  38. 38. Parasitismo 2.0
  39. 39. Permeabilidad Caso de estudio II
  40. 40. Interés• TODOS los proyectos Web 2.0 intentan establecer membranas • Atractivas • De interés económico• Proyectos que traspasen la membrana
  41. 41. Ejemplos I:
  42. 42. Ejemplo I (cont.):
  43. 43. Ejemplo II
  44. 44. Ejemplo III
  45. 45. Ejemplo IV: Digital Remains
  46. 46. Realidad aumentada para traspasar la Apps para membrana añadir
  47. 47. Cuestión:• ¿Cómo trabajar con el conocimiento para diseñar proyectos sobre la permeabilidad? Ejemplos: • Digital Remains: Ontologías sobre biografías 2.0 • Flashmobs: Detección de tendencias para extraerlas de Twitter o Facebook • Diseño de aplicaciones semánticas para enriquecer la experiencia de usuario
  48. 48. Móviles yconocimiento Caso de estudio III
  49. 49. Nichos para proyectos:• Representación del conocimiento móvil• Razonamiento contextual• Inteligencia ambiental• Computación móvil• Geolocalización• Informática Urbana (móvil)
  50. 50. Ejemplos y propuestas• Foursquare• Layar• Aplicaciones basadas en el conocimiento para las apps stores• Experimentos en media con potencial• Teleasistencia. Telediagnosis• Semantic Sensor Web
  51. 51. Funcionamiento
  52. 52. Semánticaemergente Caso de estudio IV
  53. 53. Solución• Canalizar el conocimiento • Sentido fuerte: Web Semántica 2.0 • Sentido débil: Linked Data
  54. 54. La metaweb
  55. 55. era rim a!¡P ol
  56. 56. or ap or ad e ap pr gl ad m oo pr iCo G m Evr Co 0 10 2
  57. 57. Nuevas (canalización débil)
  58. 58. Canalización fuerteSemantic MediaWiki OntoxicWiki
  59. 59. Adaptandocrowdsourcing
  60. 60. Linked Data
  61. 61. Ejemplo: empresa farmacéutica
  62. 62. Propuestas• Semantizar algunos de los proyectos presentados• Proponer semantizaciones débiles en forma de clientes para proyectos existentes• Linked data• Sistemas para extraer conocimiento de la empresa
  63. 63. Interoperabilidad Semántica para la empresa Caso de estudio V
  64. 64. Subcaso (a):Comercio electrónico
  65. 65. • GoodRelations is a standardized vocabulary for product, price, and company data that • can be embedded into existing static and dynamic Web pages and that • can be processed by other computers. • This increases the visibility of your products and services in the latest generation of search engines, recommender systems, and novel mobile or social applications.Hepp, Martin: GoodRelations: An Ontology for Describing Products and Services Offers on theWeb, Proceedings of the 16th International Conference on Knowledge Engineering andKnowledge Management (EKAW2008), 2008, Springer LNCS, Vol 5268, pp. 332-347.
  66. 66. ¡Uso!
  67. 67. Primer nivel de la jerarquía de clases
  68. 68. Ejercicio: Comparar conTrade.owlNota: no se visualizan los roles de Trade.owl
  69. 69. Subcaso (b): Integración de lainformación de la empresa
  70. 70. Interoperabilidad en la empresa (I)
  71. 71. Interoperabilidad en la empresa (II): capas
  72. 72. lo s m pE je Adaptadas
  73. 73. Ventajas del uso en Renault• Se facilita el intercambio de información entre los repositorios de información sobre sus automóviles• La modelización realizada se puede compartir con otros servicios de la empresa (por. ej. compra de repuestos)• Unifican los datos para toda la empresa, que usa un entorno distribuido• Facilita el prototipado y el desarrollo
  74. 74. Oportunidades• Creación de software específico con tecnología semántica• Creación de portales semánticos para empresas• Software avanzado para la evolución económica
  75. 75. Evolución económica versus 2.0
  76. 76. Caso específico:Externalización
  77. 77. Caso específico: Externalización• Ciclo de Nonaka & Takeuchi para la externalización del conocimiento en empresas I. Nonaka, H. Takeuchi Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, Oxford University Press
  78. 78. Proyección Web 2.0 semántica
  79. 79. Objetivo deOntoxicWiki
  80. 80. Coex n te oc rn im al ien iz to ad o
  81. 81. La WWW como red neuronal aumentada Caso de estudio VI
  82. 82. Propuesta porVernon Vinge, 1993
  83. 83. nt es cedeP re
  84. 84. nt es cedeP re
  85. 85. nt es cedeP re
  86. 86. nc ias ge reSu
  87. 87. Posibles singularidades parciales• Nell, un sistema que está contínuamente  aprendiendo del contenido que lee de la Web.• Recorded Future empresa que hace análisis temporal y que se vende como que predice el futuro. En ésta han invertido empresas serias como Google, la CIA y Yahoo!• Uso de twitter para predecir y estimar epidemias de gripe. A. Culotta y estudiantes analizaron 500 millones de tuits (Agosto 2009/Mayo 2010) y consiguieron aproximar la evolución de la gripe mejor y antes que el tradicional método de recolectar la información de los hospitales.• Uso de twitter para predecir el éxito de una película. Investigadores de HP labs demuestran que monitorizando twitter pueden predecir si un film va a ser un éxito de taquilla o no.
  88. 88. Elementos de esas singularidades parciales• Ayuda de técnicas de data mining y extracción de conocimiento• Fuerte componente social• Resultados inesperables de los datos (de su dinámica)• Sistemas complejos
  89. 89. Agentes para trabajar conconocimiento Caso de estudio VII
  90. 90. eb a W ticLa án ón iS em acc en
  91. 91. Perspectivas de futuro: Agentes y Web Semántica Razonamiento en la WWWInfraestructura en la Web Semántica
  92. 92. Oportunidades• Minería de conocimiento (en contraposición a la minería de datos) realizada por agentes• Análisis de la actividad en redes sociales• Agentes proactivos para personalizar la “vida” en la Web 2.0• Delegación del comercio electrónico a agentes racionales (por ej. razonando sobre goodrelations)
  93. 93. Referencias• Sobre la Web 2.0: Artículo de O’Reilly: • http:// sociedadinformacion.fundacion.telefonica.com/ DYC/SHI/ seccion=1188&idioma=es_ES&id=2009100116 300061&activo=4.do?elem=2146• Modelos de negocio abierto: • ubr.universia.net/pdfs_web/UBR002200912.pdf
  94. 94. Referencias (II)• Sobre la larga cola: • http://www.usolab.com/articulos/long_tail.php• Sobre Web 2.0 Móvil: • http://mobileweb20.futuretext.com/ capítulo descargable del libro• Sobre la singularidad: Entrada en la Wikipedia • http://es.wikipedia.org/wiki/ Singularidad_tecnológica
  95. 95. Referencias (III)• Agent Technology: Computing as Interaction (A Roadmap for Agent Based Computing) • http://eprints.ecs.soton.ac.uk/11788/

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