0:00:17.714,0:00:19.548
Era el fin de 2016.

0:00:19.718,0:00:22.534
No sé qué estaban haciendo Uds.,[br]pero yo estaba pendiente de esto.

0:00:22.534,0:00:25.611
Este peliculón, si no lo vieron,[br]Dr. Strange, mírenla.

0:00:25.972,0:00:27.983
Pero la realidad es que [br]la mayoría de la gente en el mundo

0:00:27.983,0:00:30.197
estaba pendiente de lo que pasaba[br]en EE.UU.

0:00:30.694,0:00:33.299
EE.UU. estaba viviendo[br]un proceso de elecciones,

0:00:33.395,0:00:39.352
y lo que pasaba antes de eso[br]era que se veían estos números:

0:00:39.411,0:00:42.913
El 71 % para Hilary Clinton[br]por sobre Donald Trump.

0:00:42.913,0:00:44.686
Parecía que ganaba pero, en realidad,

0:00:44.686,0:00:46.027
terminó pasando esto.

0:00:46.306,0:00:48.183
Todos sabemos la historia, ganó Trump.

0:00:48.183,0:00:51.097
Pero, la vida siguió;[br]era abril de este año

0:00:51.539,0:00:54.570
y yo estaba pendiente[br]de una noticia que pasaba.

0:00:55.009,0:00:57.619
La NASA estaba trabajando[br]en este proyecto bastante raro,

0:00:57.619,0:01:00.676
un avión que atraviese[br]la barrera del sonido sin hacer ruido.

0:01:01.215,0:01:02.807
Bueno, y de repente me dicen:

0:01:02.807,0:01:06.781
"Sabes que Mark Zuckerberg[br]está siendo llamado al Senado a declarar,

0:01:06.781,0:01:09.809
aparentemente hubo filtración de datos,

0:01:09.832,0:01:13.184
y eso favoreció a Trump[br]para que fuera presidente.

0:01:13.384,0:01:16.278
Bueno, parecía raro,[br]pero esto estaba pasando.

0:01:17.899,0:01:20.756
Este personaje de Star Trek[br]se llama Data, no sé si...

0:01:23.005,0:01:26.692
Facebook es una empresa gigante,[br]y el poder que tiene sobre los datos,

0:01:26.728,0:01:29.320
sobre nuestro comportamiento, [br]es increíblemente grande.

0:01:29.320,0:01:34.257
Puso encima de un debate[br]sobre la privacidad de la información

0:01:34.341,0:01:37.537
en todas las mesas de Mirtha Legrand[br]del mundo se hablaba de esto;

0:01:39.058,0:01:40.955
la primera vez que pasaba una cosa así.

0:01:40.966,0:01:44.465
Entonces la gente empezó a pensar:[br]"¿Qué pasó con esto, qué hicieron?"

0:01:44.465,0:01:48.308
Bueno, los psicólogos dicen[br]que la personalidad es una mezcla

0:01:48.308,0:01:51.907
entre lo que pensamos, lo que sentimos[br]y lo que hacemos.

0:01:51.907,0:01:56.307
Y con cada clic que damos en Facebook[br]ellos nos conocen más y más.

0:01:56.646,0:02:00.726
Pero es ilegal que nos envíen anuncios[br]en función a esa personalidad.

0:02:01.066,0:02:04.662
Lo que aún no es ilegal es que[br]nos envíen anuncios

0:02:04.662,0:02:06.607
en función a nuestros intereses.

0:02:06.690,0:02:10.380
Por ejemplo, si le damos "me gusta"[br]a una película, o seguimos un artista.

0:02:11.068,0:02:14.977
Entonces, imagínense si hubiera [br]otra forma de generar esos avisos.

0:02:15.316,0:02:17.676
Hay una empresa[br]que se llama Cambridge Analytica,

0:02:17.692,0:02:20.289
que es especializada en análisis de datos

0:02:20.289,0:02:22.897
para campañas políticas,[br]que lo que hicieron fue

0:02:22.897,0:02:25.902
crear un algoritmo[br]que cree una personalidad

0:02:25.902,0:02:27.762
basada en los datos de Facebook.

0:02:28.055,0:02:31.352
Y parece que esto, según los expertos,[br]funciona muy bien.

0:02:31.352,0:02:34.183
De hecho, con 10 "me gusta"[br]que uno da en Facebook,

0:02:34.236,0:02:37.347
Facebook nos conoce mejor que[br]nuestros compañeros de trabajo,

0:02:37.747,0:02:40.793
Con 150 nos conoce mejor[br]que nuestros padres,

0:02:40.816,0:02:43.517
y con 300 mejor que nuestra pareja.

0:02:43.721,0:02:47.472
Ahora, Facebook tomó realmente[br]una muy mala decisión

0:02:47.472,0:02:49.883
con la forma en que manejaron[br]nuestros datos,

0:02:49.883,0:02:52.494
porque lo que hicieron fue,[br]de alguna manera,

0:02:52.494,0:02:55.942
utilizarlos para un fin que [br]no estábamos planeando, ¿no?

0:02:55.942,0:02:59.459
Nos imaginábamos algunos usos posibles,

0:02:59.459,0:03:02.348
pero, creo que no nos imaginábamos[br]lo que terminó pasando.

0:03:02.801,0:03:05.051
Entonces, nos da un poco de miedo,

0:03:05.051,0:03:07.553
porque usaron nuestras emociones[br]más íntimas,

0:03:07.553,0:03:12.303
para generar un provecho que no era[br]el que se suponía que podía pasar.

0:03:12.780,0:03:16.244
Y con todo esto, [br]para dar un caso práctico,

0:03:16.771,0:03:21.769
Donald Trump utilizó fuertemente[br]en su campaña el apoyo a las armas, ¿no?

0:03:21.769,0:03:22.942
a la portación de armas.

0:03:22.942,0:03:26.155
Entonces, imagínense que con esta prueba[br]que hicieron, que se llama

0:03:26.155,0:03:30.029
"La prueba de los 5 grandes",[br]basada en la psicología,

0:03:30.075,0:03:33.002
determinen algunos rasgos que dicen,[br]por ejemplo, que si somos

0:03:33.002,0:03:37.586
amigos del cambio, si somos extrovertidos,[br]si somos tímidos, si somos amables,

0:03:37.596,0:03:39.698
si somos de enojarnos fácilmente.

0:03:39.698,0:03:43.071
Con estas pruebas de "los 5 grandes"[br]que le llaman

0:03:43.071,0:03:47.038
crearon publicidades, crearon anuncios[br]que nos envían en forma dirigida

0:03:47.038,0:03:48.005
a nosotros.

0:03:48.063,0:03:50.671
Entonces, por ejemplo,[br]sí tenemos una personalidad

0:03:50.671,0:03:52.006
abierta al cambio,

0:03:52.006,0:03:56.418
y por ejemplo, podemos sentir[br]que nos pueden atacar desde afuera

0:03:56.418,0:03:59.623
pueden generar este tipo de anuncios,[br]no tan obvios como este,

0:03:59.623,0:04:02.918
pero sí que, inconscientemente,[br]nos trabajaran la cabeza.

0:04:02.918,0:04:06.816
Otro, por ejemplo, este anuncio[br]si sos una personalidad protectora

0:04:06.816,0:04:10.083
y tenés miedo a que le pueda pasar[br]algo a tu familia y al futuro,

0:04:10.083,0:04:11.807
una publicidad como esta otra.

0:04:13.101,0:04:17.301
Ahora, en esa época[br]había como dos grupos, ¿no?

0:04:17.310,0:04:21.399
O sea, había un grupo que decía, [br]bueno, yo le di a Facebook,

0:04:21.570,0:04:26.191
le di a Facebook todo lo que soy,[br]le di mi intimidad más preciada, ¿no?

0:04:26.191,0:04:29.721
le conté todo lo que hacía,[br]y las cosas más importantes.

0:04:30.626,0:04:32.841
Y otro grupo que estaba [br]del otro lado, y decía:

0:04:32.841,0:04:35.483
"Yo, bueno, era obvio[br]que iba a pasar esto,

0:04:35.483,0:04:38.898
Facebook es el Gran Hermano, Skynet,[br]y tienen toda la data, y bueno.

0:04:38.898,0:04:41.663
Creo que hay un punto medio[br]entre esas dos cosas.

0:04:41.769,0:04:44.891
Si puede ser que era obvio[br]que había muchos datos que tenían

0:04:44.960,0:04:48.060
y había unos usos comerciales[br]que se esperaban;

0:04:48.070,0:04:50.890
pero no era obvio que se usara[br]para lo que se terminó usando.

0:04:51.521,0:04:56.258
Ahora, con todo esto, ¿podemos decir[br]que los datos ganaron una elección?

0:04:56.258,0:04:58.686
Bueno, Cambridge Analytica dice que sí,

0:04:58.686,0:05:02.184
pero a ciencia cierta no sabemos[br]quién voto a quién

0:05:02.184,0:05:04.578
en función a los anuncios que vio.

0:05:04.871,0:05:08.938
Lo que si estamos seguros es que[br]esta campaña fue poco transparente

0:05:08.938,0:05:11.693
y que nos hizo replantearnos[br]las cosas que publicamos

0:05:11.693,0:05:12.984
en las redes sociales.

0:05:13.004,0:05:14.918
Seguramente a Uds. también les pasó.

0:05:15.603,0:05:18.061
Cuando hablamos de datos[br]les tengo que decir que

0:05:18.061,0:05:21.088
no siempre los datos que usamos[br]y los que compartimos

0:05:21.166,0:05:22.470
está mal hacerlo, ¿no?

0:05:22.470,0:05:25.895
Por ejemplo, este caso, en Londres [br]se viene trabajando hace muchos años

0:05:25.895,0:05:28.454
con la apertura de datos,[br]generar datos abiertos

0:05:28.454,0:05:30.575
para que miles de personas hagan casos;

0:05:30.575,0:05:32.650
casos como este, que les voy a contar,

0:05:32.650,0:05:35.796
donde el Gobierno, bueno,[br]cuando llega tarde un tren

0:05:35.796,0:05:37.494
que no debe pasar muy seguido,

0:05:37.494,0:05:40.200
le devuelve el valor del boleto[br]a las personas.

0:05:40.200,0:05:42.402
Nadie reclamaba, la plata quedaba ahí

0:05:42.402,0:05:45.453
y hubo un emprendedor, que [br]se le prendió la lamparita, y dijo:

0:05:45.453,0:05:47.272
"¿Por qué no hacemos algo con esto?"

0:05:47.272,0:05:49.276
El tipo agarró y creó una plataforma

0:05:49.438,0:05:52.463
donde los usuarios se registran [br]con sus datos de la tarjeta,

0:05:52.821,0:05:54.702
la SUBE de Londres, digamos.

0:05:55.540,0:05:58.095
Cargan sus datos,[br]y cuando el tren llega tarde,

0:05:58.095,0:06:01.535
y ellos tienen el registro de la hora[br]que debería haber llegado,

0:06:01.535,0:06:03.988
lo comparan con la hora[br]que se subió esa persona,

0:06:03.988,0:06:06.583
y si hay una devolución,[br]se la envían directamente.

0:06:06.583,0:06:09.442
O sea, que cobrás solamente[br]porque llegó tarde el tren.

0:06:10.232,0:06:13.310
De esta forma, el emprendedor[br]hizo unas libras, ¿no?

0:06:13.310,0:06:15.198
Se quedó con unos billetes en la mano,

0:06:15.198,0:06:18.158
porque se puede hacer plata[br]y hacer el bien al mismo tiempo

0:06:18.158,0:06:19.089
por supuesto.

0:06:19.343,0:06:23.485
El tren está feliz porque [br]está auditado por este sistema,

0:06:23.485,0:06:25.080
o sea, funciona cada vez mejor

0:06:25.080,0:06:27.780
gracias a que la gente[br]hace este tipo de controles.

0:06:28.393,0:06:30.602
Y las personas que los usan están felices,

0:06:30.602,0:06:33.526
se benefician con el dinero[br]del boleto reintegrado

0:06:33.526,0:06:35.572
y encima, con un servicio cada vez mejor.

0:06:36.577,0:06:39.651
Ahora, no hace falta ser[br]un capo emprendedor

0:06:39.651,0:06:40.764
como este muchacho.

0:06:40.764,0:06:45.055
No hace falta querer ser presidente[br]o ser dueño de una corporación

0:06:45.621,0:06:48.415
para usar datos y para tomar decisiones.

0:06:48.589,0:06:50.446
A mí me pasó un montón de veces, ¿no?

0:06:50.446,0:06:53.020
Por ejemplo, a los 12 años[br]estaba viendo esta película,

0:06:53.020,0:06:54.719
no sé si la vieron, [br]"Juegos de Guerra".

0:06:54.719,0:06:56.347
Uds. son muy jóvenes todos.

0:06:56.347,0:06:58.583
"Juegos de Guerra" era un chico[br]que estaba en la casa

0:06:58.583,0:07:00.432
y le había ido mal en una materia,

0:07:00.432,0:07:02.980
se metió a hackear con esa tecnología

0:07:04.184,0:07:06.477
y terminó metiéndose en el pentágono, ¿no?

0:07:06.477,0:07:08.114
Yo estaba viendo esa película[br]a los 12 años;

0:07:08.114,0:07:09.930
a esa edad también bailaba folclore.

0:07:11.215,0:07:13.580
Les tengo que confesar,[br]no le cuenten a nadie

0:07:13.676,0:07:16.300
pero aparentemente[br]no era muy bueno bailando, ¿no?

0:07:17.119,0:07:19.130
y un día estaba en mi casa, [br]viendo la película

0:07:19.130,0:07:20.247
y viene mi vieja y me dice:

0:07:20.247,0:07:23.283
"Fredi, mira, yo te quiero mucho,[br]te quiero decir algo,

0:07:23.967,0:07:26.239
pero no sos bueno bailando folclore.

0:07:26.239,0:07:31.377
Y lo bueno es que esos ARS 100[br]que usamos en esas clases

0:07:31.377,0:07:33.358
te las podemos dar[br]para que hagas lo que quieras".

0:07:33.358,0:07:36.345
Bueno, yo dije,[br]primero me sequé las lágrimas,

0:07:36.423,0:07:39.454
me recompuse, y dije:

0:07:39.454,0:07:43.605
"Bueno, me gusta mucho la computación,[br]quiero ser un hacker como este muchacho,

0:07:44.630,0:07:45.670
quiero ser como él".

0:07:45.670,0:07:48.059
Me metí a los institutos de computación,

0:07:48.059,0:07:53.040
y ahí aprendí este apasionante e increíble[br]mundo de la tecnología de los 90, ¿no?

0:07:55.370,0:07:58.181
Yo me volvía loco con esto,[br]pasaba horas jugando.

0:07:58.750,0:08:01.823
Y después de eso me dediqué[br]toda la vida a la tecnología,

0:08:02.835,0:08:05.232
a aprender, a enseñar[br]a trabajar con la tecnología.

0:08:05.758,0:08:07.377
Y desde ese momento lo hago.

0:08:07.377,0:08:10.984
También intento buscar la manera[br]de usar la tecnología

0:08:10.984,0:08:13.248
con un uso diferente,[br]hackearla digamos, ¿no?

0:08:13.397,0:08:16.060
Tradicionalmente uno piensa[br]que algo se crea para una cosa,

0:08:16.060,0:08:18.150
pero se puede dar un uso distinto.

0:08:18.150,0:08:20.451
Y una vez estaba[br]en una actividad de voluntariado,

0:08:20.461,0:08:23.487
no sé si algunos habrán hecho,[br]están buenísimos.

0:08:23.487,0:08:27.039
estábamos pintando un colegio,[br]y estaba con dos compañeros de trabajo,

0:08:27.049,0:08:29.256
un físico, un ingeniero, dos cracks,

0:08:29.256,0:08:30.384
un talento terrible.

0:08:30.646,0:08:33.966
Estaban pintando una reja,[br]y lo hacía terriblemente mal, ¿no?

0:08:34.446,0:08:36.590
No sabían pintar,[br]la pintaban dos veces igual,

0:08:36.620,0:08:38.028
se peleaban por los colores.

0:08:38.028,0:08:39.804
Le ponían onda, pero eran malísimos.

0:08:39.804,0:08:40.852
Entonces, yo pensé:

0:08:41.761,0:08:45.557
"Por qué le damos todo nuestro talento[br]a las empresas a las que trabajamos,

0:08:45.557,0:08:47.717
y cuando le estamos dando[br]algo a la sociedad,

0:08:47.717,0:08:49.527
le damos lo que peor hacemos.

0:08:50.057,0:08:52.649
Y con esa reflexión, profunda, ¿no?

0:08:53.883,0:08:55.730
hicimos uno de los proyectos este año,

0:08:55.730,0:08:58.774
apalancados en esta iniciativa global[br]que se llama Data for Good.

0:08:58.774,0:09:03.686
Data for Good es una iniciativa [br]que busca usar ciencia y datos,

0:09:03.686,0:09:07.837
el poder de los datos, para impactar[br]positivamente las vidas de las personas.

0:09:07.837,0:09:10.769
Hicimos un proyecto que impactó[br]más de 3 millones de personas,

0:09:11.071,0:09:15.134
porque en todo el país[br]hay unos 240 000 barrios populares

0:09:15.134,0:09:17.020
que son los barrios donde vive gente

0:09:17.020,0:09:21.005
que no tienen un certificado que [br]habilita ese domicilio como válido.

0:09:21.011,0:09:25.148
Entonces, no pueden pedir un servicio,[br]o no pueden anotar sus hijos al colegio.

0:09:25.148,0:09:26.787
Eso pasa en todo el país.

0:09:27.172,0:09:31.124
Hay un montón de organizaciones[br]trabajando hace dos años más o menos,

0:09:31.367,0:09:34.757
se tardaron casi dos años en relevar[br]casa por casa

0:09:34.757,0:09:37.118
en toda la geografía vasta[br]que tiene nuestro país.

0:09:38.170,0:09:41.955
E hicieron un relevamiento increíble[br]para poder hacer puntos de entrega

0:09:41.955,0:09:43.051
de estos certificados.

0:09:43.051,0:09:45.230
Para que se junte la gente[br]con el certificado

0:09:45.319,0:09:47.807
y que puedan tener ese domicilio válido.

0:09:47.807,0:09:50.652
Eso es bastante complejo, ¿no?[br]porque el país es muy grande.

0:09:50.652,0:09:53.718
Entonces, nos pidieron[br]cómo podemos mejorar el proceso de eso.

0:09:53.718,0:09:57.432
Creamos un algoritmo[br]usando técnicas de ciencia de datos

0:09:57.823,0:10:02.193
para optimizar esos puntos de entrega,[br]que en cada barrio se haga uno,

0:10:02.202,0:10:04.938
y que las familias tengan [br]que caminar lo menos posible

0:10:06.012,0:10:09.709
Esta es la primera familia que obtuvo[br]el certificado de vivienda en Bariloche,

0:10:09.709,0:10:13.299
el primero de país:[br]con eso pudo conectar la luz en su casa.

0:10:15.635,0:10:16.893
Gracias.

0:10:16.903,0:10:19.533
(Aplausos)

0:10:24.173,0:10:29.163
Con esto buscamos [br]que estas organizaciones argentinas

0:10:29.479,0:10:33.282
tengan el mismo poder de decisión[br]que tienen,

0:10:33.282,0:10:35.555
gracias a las herramientas[br]de análisis de datos,

0:10:35.555,0:10:38.660
que tienen las empresas de Silicon Valley,[br]es realmente el mismo.

0:10:39.191,0:10:41.526
Para que puedan hacer mejor[br]lo que hacen mejor.

0:10:42.866,0:10:45.957
Nosotros visualizamos un futuro[br]donde estas organizaciones,

0:10:45.957,0:10:48.151
que enfrentan estos problemas,

0:10:48.213,0:10:51.317
tengan el mismo nivel de acceso[br]al análisis avanzado de datos

0:10:51.317,0:10:53.149
que tienen las grandes corporaciones.

0:10:53.918,0:10:58.253
Los datos, la tecnología,[br]la información está ahí para la usemos.

0:10:59.446,0:11:01.566
Cualquiera de Uds.[br]puede cambiar su vida,

0:11:01.586,0:11:04.168
pueden emprender[br]y hacer un cambio en la realidad,

0:11:04.256,0:11:06.720
y las grandes corporaciones[br]pueden cambiar el mundo.

0:11:07.447,0:11:09.446
¿Uds. que van a hacer[br]con los datos que tienen,

0:11:09.446,0:11:10.764
que decisiones van a tomar?

0:11:10.764,0:11:11.843
Muchas gracias.

0:11:11.897,0:11:15.747
(Aplausos)