WEBVTT

00:00:17.714 --> 00:00:19.548
Era el fin de 2016.

00:00:19.718 --> 00:00:22.534
No sé qué estaban haciendo Uds.,
pero yo estaba pendiente de esto.

00:00:22.534 --> 00:00:25.611
Este peliculón, si no lo vieron,
Dr. Strange, mírenla.

00:00:25.972 --> 00:00:27.983
Pero la realidad es que 
la mayoría de la gente en el mundo

00:00:27.983 --> 00:00:30.197
estaba pendiente de lo que pasaba
en EE.UU.

00:00:30.694 --> 00:00:33.299
EE.UU. estaba viviendo
un proceso de elecciones,

00:00:33.395 --> 00:00:39.352
y lo que pasaba antes de eso
era que se veían estos números:

00:00:39.411 --> 00:00:42.913
El 71 % para Hilary Clinton
por sobre Donald Trump.

00:00:42.913 --> 00:00:44.686
Parecía que ganaba pero, en realidad,

00:00:44.686 --> 00:00:46.027
terminó pasando esto.

00:00:46.306 --> 00:00:48.183
Todos sabemos la historia, ganó Trump.

00:00:48.183 --> 00:00:51.097
Pero, la vida siguió;
era abril de este año

00:00:51.539 --> 00:00:54.570
y yo estaba pendiente
de una noticia que pasaba.

00:00:55.009 --> 00:00:57.619
La NASA estaba trabajando
en este proyecto bastante raro,

00:00:57.619 --> 00:01:00.676
un avión que atraviese
la barrera del sonido sin hacer ruido.

00:01:01.215 --> 00:01:02.807
Bueno, y de repente me dicen:

00:01:02.807 --> 00:01:06.781
"Sabes que Mark Zuckerberg
está siendo llamado al Senado a declarar,

00:01:06.781 --> 00:01:09.809
aparentemente hubo filtración de datos,

00:01:09.832 --> 00:01:13.184
y eso favoreció a Trump
para que fuera presidente.

00:01:13.384 --> 00:01:16.278
Bueno, parecía raro,
pero esto estaba pasando.

00:01:17.899 --> 00:01:20.756
Este personaje de Star Trek
se llama Data, no sé si...

00:01:23.005 --> 00:01:26.692
Facebook es una empresa gigante,
y el poder que tiene sobre los datos,

00:01:26.728 --> 00:01:29.320
sobre nuestro comportamiento, 
es increíblemente grande.

00:01:29.320 --> 00:01:34.257
Puso encima de un debate
sobre la privacidad de la información

00:01:34.341 --> 00:01:37.537
en todas las mesas de Mirtha Legrand
del mundo se hablaba de esto;

00:01:39.058 --> 00:01:40.955
la primera vez que pasaba una cosa así.

00:01:40.966 --> 00:01:44.465
Entonces la gente empezó a pensar:
"¿Qué pasó con esto, qué hicieron?"

00:01:44.465 --> 00:01:48.308
Bueno, los psicólogos dicen
que la personalidad es una mezcla

00:01:48.308 --> 00:01:51.907
entre lo que pensamos, lo que sentimos
y lo que hacemos.

00:01:51.907 --> 00:01:56.307
Y con cada clic que damos en Facebook
ellos nos conocen más y más.

00:01:56.646 --> 00:02:00.726
Pero es ilegal que nos envíen anuncios
en función a esa personalidad.

00:02:01.066 --> 00:02:04.662
Lo que aún no es ilegal es que
nos envíen anuncios

00:02:04.662 --> 00:02:06.607
en función a nuestros intereses.

00:02:06.690 --> 00:02:10.380
Por ejemplo, si le damos "me gusta"
a una película, o seguimos un artista.

00:02:11.068 --> 00:02:14.977
Entonces, imagínense si hubiera 
otra forma de generar esos avisos.

00:02:15.316 --> 00:02:17.676
Hay una empresa
que se llama Cambridge Analytica,

00:02:17.692 --> 00:02:20.289
que es especializada en análisis de datos

00:02:20.289 --> 00:02:22.897
para campañas políticas,
que lo que hicieron fue

00:02:22.897 --> 00:02:25.902
crear un algoritmo
que cree una personalidad

00:02:25.902 --> 00:02:27.762
basada en los datos de Facebook.

00:02:28.055 --> 00:02:31.352
Y parece que esto, según los expertos,
funciona muy bien.

00:02:31.352 --> 00:02:34.183
De hecho, con 10 "me gusta"
que uno da en Facebook,

00:02:34.236 --> 00:02:37.347
Facebook nos conoce mejor que
nuestros compañeros de trabajo,

00:02:37.747 --> 00:02:40.793
Con 150 nos conoce mejor
que nuestros padres,

00:02:40.816 --> 00:02:43.517
y con 300 mejor que nuestra pareja.

00:02:43.721 --> 00:02:47.472
Ahora, Facebook tomó realmente
una muy mala decisión

00:02:47.472 --> 00:02:49.883
con la forma en que manejaron
nuestros datos,

00:02:49.883 --> 00:02:52.494
porque lo que hicieron fue,
de alguna manera,

00:02:52.494 --> 00:02:55.942
utilizarlos para un fin que 
no estábamos planeando, ¿no?

00:02:55.942 --> 00:02:59.459
Nos imaginábamos algunos usos posibles,

00:02:59.459 --> 00:03:02.348
pero, creo que no nos imaginábamos
lo que terminó pasando.

00:03:02.801 --> 00:03:05.051
Entonces, nos da un poco de miedo,

00:03:05.051 --> 00:03:07.553
porque usaron nuestras emociones
más íntimas,

00:03:07.553 --> 00:03:12.303
para generar un provecho que no era
el que se suponía que podía pasar.

00:03:12.780 --> 00:03:16.244
Y con todo esto, 
para dar un caso práctico,

00:03:16.771 --> 00:03:21.769
Donald Trump utilizó fuertemente
en su campaña el apoyo a las armas, ¿no?

00:03:21.769 --> 00:03:22.942
a la portación de armas.

00:03:22.942 --> 00:03:26.155
Entonces, imagínense que con esta prueba
que hicieron, que se llama

00:03:26.155 --> 00:03:30.029
"La prueba de los 5 grandes",
basada en la psicología,

00:03:30.075 --> 00:03:33.002
determinen algunos rasgos que dicen,
por ejemplo, que si somos

00:03:33.002 --> 00:03:37.586
amigos del cambio, si somos extrovertidos,
si somos tímidos, si somos amables,

00:03:37.596 --> 00:03:39.698
si somos de enojarnos fácilmente.

00:03:39.698 --> 00:03:43.071
Con estas pruebas de "los 5 grandes"
que le llaman

00:03:43.071 --> 00:03:47.038
crearon publicidades, crearon anuncios
que nos envían en forma dirigida

00:03:47.038 --> 00:03:48.005
a nosotros.

00:03:48.063 --> 00:03:50.671
Entonces, por ejemplo,
sí tenemos una personalidad

00:03:50.671 --> 00:03:52.006
abierta al cambio,

00:03:52.006 --> 00:03:56.418
y por ejemplo, podemos sentir
que nos pueden atacar desde afuera

00:03:56.418 --> 00:03:59.623
pueden generar este tipo de anuncios,
no tan obvios como este,

00:03:59.623 --> 00:04:02.918
pero sí que, inconscientemente,
nos trabajaran la cabeza.

00:04:02.918 --> 00:04:06.816
Otro, por ejemplo, este anuncio
si sos una personalidad protectora

00:04:06.816 --> 00:04:10.083
y tenés miedo a que le pueda pasar
algo a tu familia y al futuro,

00:04:10.083 --> 00:04:11.807
una publicidad como esta otra.

00:04:13.101 --> 00:04:17.301
Ahora, en esa época
había como dos grupos, ¿no?

00:04:17.310 --> 00:04:21.399
O sea, había un grupo que decía, 
bueno, yo le di a Facebook,

00:04:21.570 --> 00:04:26.191
le di a Facebook todo lo que soy,
le di mi intimidad más preciada, ¿no?

00:04:26.191 --> 00:04:29.721
le conté todo lo que hacía,
y las cosas más importantes.

00:04:30.626 --> 00:04:32.841
Y otro grupo que estaba 
del otro lado, y decía:

00:04:32.841 --> 00:04:35.483
"Yo, bueno, era obvio
que iba a pasar esto,

00:04:35.483 --> 00:04:38.898
Facebook es el Gran Hermano, Skynet,
y tienen toda la data, y bueno.

00:04:38.898 --> 00:04:41.663
Creo que hay un punto medio
entre esas dos cosas.

00:04:41.769 --> 00:04:44.891
Si puede ser que era obvio
que había muchos datos que tenían

00:04:44.960 --> 00:04:48.060
y había unos usos comerciales
que se esperaban;

00:04:48.070 --> 00:04:50.890
pero no era obvio que se usara
para lo que se terminó usando.

00:04:51.521 --> 00:04:56.258
Ahora, con todo esto, ¿podemos decir
que los datos ganaron una elección?

00:04:56.258 --> 00:04:58.686
Bueno, Cambridge Analytica dice que sí,

00:04:58.686 --> 00:05:02.184
pero a ciencia cierta no sabemos
quién voto a quién

00:05:02.184 --> 00:05:04.578
en función a los anuncios que vio.

00:05:04.871 --> 00:05:08.938
Lo que si estamos seguros es que
esta campaña fue poco transparente

00:05:08.938 --> 00:05:11.693
y que nos hizo replantearnos
las cosas que publicamos

00:05:11.693 --> 00:05:12.984
en las redes sociales.

00:05:13.004 --> 00:05:14.918
Seguramente a Uds. también les pasó.

00:05:15.603 --> 00:05:18.061
Cuando hablamos de datos
les tengo que decir que

00:05:18.061 --> 00:05:21.088
no siempre los datos que usamos
y los que compartimos

00:05:21.166 --> 00:05:22.470
está mal hacerlo, ¿no?

00:05:22.470 --> 00:05:25.895
Por ejemplo, este caso, en Londres 
se viene trabajando hace muchos años

00:05:25.895 --> 00:05:28.454
con la apertura de datos,
generar datos abiertos

00:05:28.454 --> 00:05:30.575
para que miles de personas hagan casos;

00:05:30.575 --> 00:05:32.650
casos como este, que les voy a contar,

00:05:32.650 --> 00:05:35.796
donde el Gobierno, bueno,
cuando llega tarde un tren

00:05:35.796 --> 00:05:37.494
que no debe pasar muy seguido,

00:05:37.494 --> 00:05:40.200
le devuelve el valor del boleto
a las personas.

00:05:40.200 --> 00:05:42.402
Nadie reclamaba, la plata quedaba ahí

00:05:42.402 --> 00:05:45.453
y hubo un emprendedor, que 
se le prendió la lamparita, y dijo:

00:05:45.453 --> 00:05:47.272
"¿Por qué no hacemos algo con esto?"

00:05:47.272 --> 00:05:49.276
El tipo agarró y creó una plataforma

00:05:49.438 --> 00:05:52.463
donde los usuarios se registran 
con sus datos de la tarjeta,

00:05:52.821 --> 00:05:54.702
la SUBE de Londres, digamos.

00:05:55.540 --> 00:05:58.095
Cargan sus datos,
y cuando el tren llega tarde,

00:05:58.095 --> 00:06:01.535
y ellos tienen el registro de la hora
que debería haber llegado,

00:06:01.535 --> 00:06:03.988
lo comparan con la hora
que se subió esa persona,

00:06:03.988 --> 00:06:06.583
y si hay una devolución,
se la envían directamente.

00:06:06.583 --> 00:06:09.442
O sea, que cobrás solamente
porque llegó tarde el tren.

00:06:10.232 --> 00:06:13.310
De esta forma, el emprendedor
hizo unas libras, ¿no?

00:06:13.310 --> 00:06:15.198
Se quedó con unos billetes en la mano,

00:06:15.198 --> 00:06:18.158
porque se puede hacer plata
y hacer el bien al mismo tiempo

00:06:18.158 --> 00:06:19.089
por supuesto.

00:06:19.343 --> 00:06:23.485
El tren está feliz porque 
está auditado por este sistema,

00:06:23.485 --> 00:06:25.080
o sea, funciona cada vez mejor

00:06:25.080 --> 00:06:27.780
gracias a que la gente
hace este tipo de controles.

00:06:28.393 --> 00:06:30.602
Y las personas que los usan están felices,

00:06:30.602 --> 00:06:33.526
se benefician con el dinero
del boleto reintegrado

00:06:33.526 --> 00:06:35.572
y encima, con un servicio cada vez mejor.

00:06:36.577 --> 00:06:39.651
Ahora, no hace falta ser
un capo emprendedor

00:06:39.651 --> 00:06:40.764
como este muchacho.

00:06:40.764 --> 00:06:45.055
No hace falta querer ser presidente
o ser dueño de una corporación

00:06:45.621 --> 00:06:48.415
para usar datos y para tomar decisiones.

00:06:48.589 --> 00:06:50.446
A mí me pasó un montón de veces, ¿no?

00:06:50.446 --> 00:06:53.020
Por ejemplo, a los 12 años
estaba viendo esta película,

00:06:53.020 --> 00:06:54.719
no sé si la vieron, 
"Juegos de Guerra".

00:06:54.719 --> 00:06:56.347
Uds. son muy jóvenes todos.

00:06:56.347 --> 00:06:58.583
"Juegos de Guerra" era un chico
que estaba en la casa

00:06:58.583 --> 00:07:00.432
y le había ido mal en una materia,

00:07:00.432 --> 00:07:02.980
se metió a hackear con esa tecnología

00:07:04.184 --> 00:07:06.477
y terminó metiéndose en el pentágono, ¿no?

00:07:06.477 --> 00:07:08.114
Yo estaba viendo esa película
a los 12 años;

00:07:08.114 --> 00:07:09.930
a esa edad también bailaba folclore.

00:07:11.215 --> 00:07:13.580
Les tengo que confesar,
no le cuenten a nadie

00:07:13.676 --> 00:07:16.300
pero aparentemente
no era muy bueno bailando, ¿no?

00:07:17.119 --> 00:07:19.130
y un día estaba en mi casa, 
viendo la película

00:07:19.130 --> 00:07:20.247
y viene mi vieja y me dice:

00:07:20.247 --> 00:07:23.283
"Fredi, mira, yo te quiero mucho,
te quiero decir algo,

00:07:23.967 --> 00:07:26.239
pero no sos bueno bailando folclore.

00:07:26.239 --> 00:07:31.377
Y lo bueno es que esos ARS 100
que usamos en esas clases

00:07:31.377 --> 00:07:33.358
te las podemos dar
para que hagas lo que quieras".

00:07:33.358 --> 00:07:36.345
Bueno, yo dije,
primero me sequé las lágrimas,

00:07:36.423 --> 00:07:39.454
me recompuse, y dije:

00:07:39.454 --> 00:07:43.605
"Bueno, me gusta mucho la computación,
quiero ser un hacker como este muchacho,

00:07:44.630 --> 00:07:45.670
quiero ser como él".

00:07:45.670 --> 00:07:48.059
Me metí a los institutos de computación,

00:07:48.059 --> 00:07:53.040
y ahí aprendí este apasionante e increíble
mundo de la tecnología de los 90, ¿no?

00:07:55.370 --> 00:07:58.181
Yo me volvía loco con esto,
pasaba horas jugando.

00:07:58.750 --> 00:08:01.823
Y después de eso me dediqué
toda la vida a la tecnología,

00:08:02.835 --> 00:08:05.232
a aprender, a enseñar
a trabajar con la tecnología.

00:08:05.758 --> 00:08:07.377
Y desde ese momento lo hago.

00:08:07.377 --> 00:08:10.984
También intento buscar la manera
de usar la tecnología

00:08:10.984 --> 00:08:13.248
con un uso diferente,
hackearla digamos, ¿no?

00:08:13.397 --> 00:08:16.060
Tradicionalmente uno piensa
que algo se crea para una cosa,

00:08:16.060 --> 00:08:18.150
pero se puede dar un uso distinto.

00:08:18.150 --> 00:08:20.451
Y una vez estaba
en una actividad de voluntariado,

00:08:20.461 --> 00:08:23.487
no sé si algunos habrán hecho,
están buenísimos.

00:08:23.487 --> 00:08:27.039
estábamos pintando un colegio,
y estaba con dos compañeros de trabajo,

00:08:27.049 --> 00:08:29.256
un físico, un ingeniero, dos cracks,

00:08:29.256 --> 00:08:30.384
un talento terrible.

00:08:30.646 --> 00:08:33.966
Estaban pintando una reja,
y lo hacía terriblemente mal, ¿no?

00:08:34.446 --> 00:08:36.590
No sabían pintar,
la pintaban dos veces igual,

00:08:36.620 --> 00:08:38.028
se peleaban por los colores.

00:08:38.028 --> 00:08:39.804
Le ponían onda, pero eran malísimos.

00:08:39.804 --> 00:08:40.852
Entonces, yo pensé:

00:08:41.761 --> 00:08:45.557
"Por qué le damos todo nuestro talento
a las empresas a las que trabajamos,

00:08:45.557 --> 00:08:47.717
y cuando le estamos dando
algo a la sociedad,

00:08:47.717 --> 00:08:49.527
le damos lo que peor hacemos.

00:08:50.057 --> 00:08:52.649
Y con esa reflexión, profunda, ¿no?

00:08:53.883 --> 00:08:55.730
hicimos uno de los proyectos este año,

00:08:55.730 --> 00:08:58.774
apalancados en esta iniciativa global
que se llama Data for Good.

00:08:58.774 --> 00:09:03.686
Data for Good es una iniciativa 
que busca usar ciencia y datos,

00:09:03.686 --> 00:09:07.837
el poder de los datos, para impactar
positivamente las vidas de las personas.

00:09:07.837 --> 00:09:10.769
Hicimos un proyecto que impactó
más de 3 millones de personas,

00:09:11.071 --> 00:09:15.134
porque en todo el país
hay unos 240 000 barrios populares

00:09:15.134 --> 00:09:17.020
que son los barrios donde vive gente

00:09:17.020 --> 00:09:21.005
que no tienen un certificado que 
habilita ese domicilio como válido.

00:09:21.011 --> 00:09:25.148
Entonces, no pueden pedir un servicio,
o no pueden anotar sus hijos al colegio.

00:09:25.148 --> 00:09:26.787
Eso pasa en todo el país.

00:09:27.172 --> 00:09:31.124
Hay un montón de organizaciones
trabajando hace dos años más o menos,

00:09:31.367 --> 00:09:34.757
se tardaron casi dos años en relevar
casa por casa

00:09:34.757 --> 00:09:37.118
en toda la geografía vasta
que tiene nuestro país.

00:09:38.170 --> 00:09:41.955
E hicieron un relevamiento increíble
para poder hacer puntos de entrega

00:09:41.955 --> 00:09:43.051
de estos certificados.

00:09:43.051 --> 00:09:45.230
Para que se junte la gente
con el certificado

00:09:45.319 --> 00:09:47.807
y que puedan tener ese domicilio válido.

00:09:47.807 --> 00:09:50.652
Eso es bastante complejo, ¿no?
porque el país es muy grande.

00:09:50.652 --> 00:09:53.718
Entonces, nos pidieron
cómo podemos mejorar el proceso de eso.

00:09:53.718 --> 00:09:57.432
Creamos un algoritmo
usando técnicas de ciencia de datos

00:09:57.823 --> 00:10:02.193
para optimizar esos puntos de entrega,
que en cada barrio se haga uno,

00:10:02.202 --> 00:10:04.938
y que las familias tengan 
que caminar lo menos posible

00:10:06.012 --> 00:10:09.709
Esta es la primera familia que obtuvo
el certificado de vivienda en Bariloche,

00:10:09.709 --> 00:10:13.299
el primero de país:
con eso pudo conectar la luz en su casa.

00:10:15.635 --> 00:10:16.893
Gracias.

00:10:16.903 --> 00:10:19.533
(Aplausos)

00:10:24.173 --> 00:10:29.163
Con esto buscamos 
que estas organizaciones argentinas

00:10:29.479 --> 00:10:33.282
tengan el mismo poder de decisión
que tienen,

00:10:33.282 --> 00:10:35.555
gracias a las herramientas
de análisis de datos,

00:10:35.555 --> 00:10:38.660
que tienen las empresas de Silicon Valley,
es realmente el mismo.

00:10:39.191 --> 00:10:41.526
Para que puedan hacer mejor
lo que hacen mejor.

00:10:42.866 --> 00:10:45.957
Nosotros visualizamos un futuro
donde estas organizaciones,

00:10:45.957 --> 00:10:48.151
que enfrentan estos problemas,

00:10:48.213 --> 00:10:51.317
tengan el mismo nivel de acceso
al análisis avanzado de datos

00:10:51.317 --> 00:10:53.149
que tienen las grandes corporaciones.

00:10:53.918 --> 00:10:58.253
Los datos, la tecnología,
la información está ahí para la usemos.

00:10:59.446 --> 00:11:01.566
Cualquiera de Uds.
puede cambiar su vida,

00:11:01.586 --> 00:11:04.168
pueden emprender
y hacer un cambio en la realidad,

00:11:04.256 --> 00:11:06.720
y las grandes corporaciones
pueden cambiar el mundo.

00:11:07.447 --> 00:11:09.446
¿Uds. que van a hacer
con los datos que tienen,

00:11:09.446 --> 00:11:10.764
que decisiones van a tomar?

00:11:10.764 --> 00:11:11.843
Muchas gracias.

00:11:11.897 --> 00:11:15.747
(Aplausos)