Felipe García: “Hay que darle al usuario un retorno de la inversión que hace en su vida online”

felipe garcia

Hoy realizamos una entrevista a Felipe García; Felipe es CEO de Knowdle, una asociación empresarial que busca el desarrollo sostenible de negocios a través de la aplicación del conocimiento abierto bioinspirado e inteligencia colectiva. Felipe es el impulsor del Congreso Nacional de Conocimiento Abierto Bioinspirado e Inteligencia Colectiva, que celebró su cuarta edición el pasado 12 de noviembre, con la presencia de algún miembro de Innovación Audiovisual entre los ponentes. Podéis ver el video del evento completo aquí.

Felipe es uno de esos tipos al que nada más oírle hablar ya sabes que piensa de manera diferente, innovadora. Tiene un discurso que mezcla la programación, la física o la biología con la semiótica, la filosofía y la sociología. Tuve la oportunidad de conocerle en una charla organizada por el Málaga Valley y, picado por el gusanillo del aprendizaje, volvimos a quedar ya en Madrid para realizar esta entrevista. Nada más apropiado que reunirnos en una librería; hablar sobre conocimiento en una fuente del mismo… durante la charla tratamos temas tan diversos e interesantes como la inteligencia colectiva, los contenidos interactivos, las segundas pantallas o las nuevas formas de publicidad y marketing. Espero que disfrutéis de la entrevista.

 

En Knowdle basáis vuestros productos en dos conceptos clave: el conocimiento abierto y la inteligencia colectiva ¿Qué puedes contarnos sobre ellos?

Tradicionalmente los seres humanos hemos repetido esfuerzos durante milenios; si uno quería crear algo partía siempre prácticamente de cero, pero hoy en día y gracias al conocimiento abierto ya no. Ahora la posición de arranque de cualquiera lleva incorporado todo el trabajo previo de muchos otros en ese campo.

Por otra parte, hemos redefinido el concepto de inteligencia colectiva. Ésta no es el conjunto de cosas que todos sabemos en común si no todo lo contrario: la inteligencia colectiva es lo que yo sé que tú no sabes más lo que tú sabes que yo no sé.

Con este concepto hemos trabajado a 3 niveles diferentes: conocimiento como servicio, inteligencia como servicio y sabiduría como servicio. El nivel de inteligencia como servicio trata precisamente de esto, de resolver problemas complejos de la vida ante los que sólo con mi conocimiento pues me veo superado.

Por ejemplo, si soy albañil no puedo construir una casa entera yo solo. Necesito incorporar a mis conocimientos los del fontanero, los del electricista, etc. La suma de todo eso que cada uno sabe y los demás no más las reglas que aplicas a la hora de construir una casa hace que consigas terminarla.

Lo que hacemos en la inteligencia como servicio es ver que reglas puedes aportar tú a la resolución de un problema, para que junto con las mías, las de otro y otro y otro consigan resolver de la manera mas optima el problema.

 

Hablas de reglas ¿Por qué es necesario aplicar reglas al conocimiento?

¡Para generar inteligencia!

La información es una función del dato; el conocimiento es una función de la información al que le añadimos el contexto. La inteligencia es la función del conocimiento al que le añadimos reglas.

 

Entonces, una vez habéis teorizado sobre esto ¿Qué aplicación práctica le estáis dando desde Knowdle?

Principalmente hemos desarrollado un algoritmo que convierta en realidad estos principios; que funcione de esta manera. Este algoritmo nos ayuda a desarrollar muchos tipos de servicios. El primero de ellos, y nuestro principal caballo de batalla en la actualidad, es un producto llamado Buaala.tv

 

¿De qué se trata?

Buaala tiene 2 partes: por un lado está el nodo de inteligencia colectiva e interactividad, que además está en la nube y tiene diferentes funcionalidades. Por otra parte es una aplicación de segunda pantalla inteligente en tu dispositivo (smartphones y tablets) que busca generar interactividad entre los contenidos y el espectador.

Nuestro algoritmo tiene muchas funcionalidades: una es recomendar contenidos, otra comparar, otra disparar reglas , hacer un seguimiento. Lo importante es que aprende de tu perfil y de cada cosa que dices, comentas o haces en RRSS; además lo mezcla con lo que hacen los demás (amigos, familia, contactos) para buscar la función optima. La gran ventaja es que a medida que interactúes cada vez el sistema será más inteligente y sabrá mejor cómo eres.

 

¿Y cómo interactúa el usuario dentro de Buaala? Porque el tema de la TV interactiva tiene muchas acepciones y algunas no terminan de arrancar.

Cierto. El problema no es tanto la tecnología como encontrar guionistas muy creativos que entiendan esa tecnología y creen guiones en los que se añadan cosas que permitan a la audiencia ser un player en esos programas, bien a través de redes sociales o bien de dispositivos conectados. Las votaciones en concursos, los chats… no es verdadera interactividad; hoy día se puede hacer mucho más pero necesitamos nuevos formatos, porque lo que se hace hasta ahora es coger el formato tradicional y meterlo en las RRSS a capón, y eso no es interactividad.

 

¿Hablamos, entonces, de abrir puertas para la cocreación y la coparticipación de los usuarios?

¡Exacto! Es fundamental. Ahora mismo es como mezclar TV y RRSS, dos cosas que no vienen a cuento y lo que hay que conseguir es fusionarlas de manera natural. La tecnología la tenemos, así que casi cualquier cosa que se le ocurra al guionista se puede hacer, el problema es acostumbrarlos a esas posibilidades.

El uso de wereables o el IOT, por ejemplo, es muy interesante porque es lo que produce empatía. Tú te pones una pulsera o una camiseta que midan tu ritmo cardiaco mientras ves un programa y puedes implicarte en lo que esta pasando y compararte con los actores o con otros espectadores. Tiene un gran potencial.

 

Ya te entiendo… Es cómo si midiéramos las pulsaciones de la gente viendo la famosa “Boda roja” de Juego de Tronos, por ejemplo. Y que luego con Buaala puedan comparar esos datos, compartirlos con amigos o incluso gamificar los resultados.

En el fondo los guionistas tenéis que encontrar esos vínculos emocionales con el espectador; en este caso ¿Que hay más emocional que las propias constantes vitales? Pero claro, un guionista sin cuenta de Twiter no puede pretender crear contenidos interactivos chulos y que enganchen. Un guionista que no vive la vida no puede escribir bien, así que cómo va a escribir sobre contenidos interactivos, second screen o RRSS si no es capaz de ponerse a ello o de implicarse… parte de su tiempo tiene que estar ahí.

Si no mamas lo que quieres diseñar difícilmente vas a enganchar a los demás. Es el vinculo emocional con el futuro.

 

Supongo que al entrar en Buaala el usuario os da acceso a todos sus datos, su historial en redes, etc. ¿Qué uso hacéis de ellos? ¿Sirven para venderle productos?

Está claro que esa es la otra pata del negocio. Gracias a la inteligencia como servicio podemos inferir lo que sabes de tu cliente en ventas reales. Lo que queremos hacer es ofrecer al usuario productos o servicios de, por ejemplo, Amazon o cualquier afilation program porque seremos capaces no ya de decirle que contenidos audiovisuales le va a gustar sino qué producto le va a gustar en función de los contenidos que ve, lo que comenta y comparte en RRSS.

No tiene nada que ver con las técnicas de clustering ni redes neuronales que usan la mayoría de recomendadores; aunque nosotros podemos aplicar todo esto a una capa superior desde nuestro algoritmo, porque que es único. Nuestra esencia es distinta.

 

Pero al final estáis vendiéndole a vuestros usuarios… ¿Qué ganan ellos usando Buaala?

Nosotros creemos en el non intrusive marketing. La clave de los productos que ofrecemos es que los piden los usuarios, aunque sea de manera indirecta con su rastro de actividad. Ellos lo saben y le dan al botón de Bualaa porque quieren; si no, no les interrumpiremos.

Nosotros hemos semantizado su gusto y al final el truco es descubrirles cosas que no sabían que les iban a gustar; a más lo hagamos, mas les molaremos. Queremos devolver al usuario parte de la inversión que hace en su vida online. Ahora mismo todos hemos cedido todos nuestros datos a cambio de muy poco, por compartir cuatro fotos en las RRSS. En nuestro caso vamos a empezar a darles retorno de la inversión: ellos nos dan sus datos pero a cambio de que hagamos el esfuerzo de buscarles los productos que quieren y los que no saben que quieren pero que hemos descubierto que les gustarán.

Algunos me dicen que lo que tenemos es un encontrador, y es verdad. Yo te encuentro cosas que te pueden ser interesantes y sin ser intrusivo.

 

Lo que planteas es conocer al usuario casi mejor que él mismo y descubrirle cosas gracias a ello.

Y no sólo eso; también adaptarnos a cada momento. Lo que nosotros ofrecemos comprar es lo que seguramente más le interese al usuario en ese momento, pero no tiene que ser igual dentro de 10 días. Si tu miras pañales en Amazon ya te están recomendando pañales el resto de tu vida… Nosotros no. No es lo mismo tus gustos de la semana pasada que los de ahora, por eso nuestro algoritmo de inteligencia colectiva es dinámico y se ajusta a lo que en las dos ultimas semanas ha tenido más relevancia. En eso somos muy diferentes al resto y, aunque no es cierto, de alguna manera se puede decir que nuestro algoritmo tiene memoria.

 

Nos puedes dar algún ejemplo práctico de esto.

Mira, si un usuario lleva tres semanas viendo productos audiovisuales de Star Wars y hablando en RRSS de Star Wars con sus contactos, un recomendador al uso le puede ofrecer comprar un sable laser en una web de coleccionismo. Nosotros lo que hacemos al semantizar ese conocimiento sobre el usuario es ver que hay detrás; seguramente salga que le gusta la ciencia ficción, las aventuras, explorar mundos nuevos… cosas así. A lo mejor lo que el algoritmo indica como más probable es que le guste un viaje por el Caribe haciendo submarinismo entre tiburones. No puedes hacer inteligencia colectiva sin semántica, porque la semántica es lo que te permite pasar de saber que le gusta Star Wars a deducir que un viaje por el caribe con buceo entre tiburones le va a gustar.

Además está el factor del contexto. Si a un usuario le gusta el baloncesto y no le gusta el fútbol un recomendador descarta todo lo relacionado con fútbol. Sin embargo hay que analizar el contexto; si a ese usuario le gusta reunirse con sus amigos y ese día sólo hay fútbol, no baloncesto, nuestro algoritmo le recomendará el fútbol a pesar de no gustarle porque será la forma de hacer algo con amigos y acabará siendo una experiencia positiva. Hay que tener claro que si a las reglas no le añades emociones no puedes acertar.

Buaala no va a competir con el recomentador de contenidos, va a recomendarte otra cosa. Somos un agregador de contenidos y, como segunda pantalla, la idea es tener cuantas más fuentes de contenido mejor (sean canales, RRSS, etc.), para aprender de lo que el usuario hace en ellas. Porque lo que yo quiero es recomendar cosas a partir de los contenidos.

 

Foto by Knowdle.com

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