Bases Portuarias
Buenos días a todos,
Listo: el viernes pasado tuvimos una videoconferencia para consensuar la estructura del nuevo formato de fichero estadístico en el marco del piloto interportuario del que os hemos venido hablando -estamos en él junto con ocho Autoridades Portuarias-, ayer por la mañana tenía los datos de una para realizar los cálculos y por la tarde se los hice llegar -trece terminales en total, la número catorce no tuvo movimientos el año pasado-.
Al margen del salto que supone para una Autoridad pasar a tener datos en profundidad sobre la demanda de sus terminales, el avance ofrece utilidades en cascada: simplifica, por ejemplo, el análisis del grado de aprovechamiento de cada terminal -y el reporte periódico al Organismo Público Puertos del Estado mediante Platea (la herramienta de análisis para la planificación de terminales portuarias)-. Amén de atacar la segunda parte del enunciado de la meta 2025 “Autoridades portuarias con marco de referencia para previsión de tráficos y mecanismo de seguimiento del grado de aprovechamiento de la capacidad" del Marco estratégico del sistema portuario de interés general -recordemos que la primera parte ya estaba resuelta-. Sienta también la base para avanzar hacia el sistema estadístico avanzado -meta horizonte 2030 del Marco- con datos no solo de oferta de instalaciones y servicios sino de su demanda como contraparte del mercado.
Ahora toca aguardar a tener más ficheros y repetir entonces el cálculo para el resto de las Autoridades.
Entre medias tenemos a la vuelta de la esquina el periodo de ocho semanas en el que introducimos alguna mejora en los Marcos de referencia para previsión de tráficos. Ya sabemos en qué consistirá, así que igual aprovechamos para adelantar alguno de los pasos.
Para no hacer la entrada más larga, contando entonces con que haya huecos sin noticias que comentar sobre el Marco, esta semana dejo fuera contenido sobre inteligencia artificial y vemos si puedo dedicar la próxima solamente a cosas sobre ella.
¡Hasta la semana que viene!
Buenos días a todos,
Ayer olvidé por completo que era miércoles y por tanto que era día de entrada. Desde el lunes uno de los puertos participantes en el piloto interportuario en el que estamos involucrados tiene estadísticas de movimientos por muelles y el testigo pasa a nosotros para cruzarlos con datos de demanda en cualquier ámbito y darles cálculos para todas sus terminales -14 terminales diferentes en este puerto-. Conforme el resto de los puertos vayan teniendo los datos correspondientes, repetiremos los cálculos para cada uno de ellos.
Así que he estado enfrascado en programación pura y dura no para resolver los cálculos, que es sencillo, sino para hacerlo de manera que en un solo paso pueda conseguir los de la Autoridad, los de sus puertos y los de sus terminales. Insisto: las soluciones deben liberar tiempo, no comprometerlo.
En cuanto a la inteligencia artificial, me había emplazado a ir compartiendo conceptos básicos que me encuentro que suelen desconocerse y dan lugar a malos resultados en las interacciones con sus herramientas. El primero de esos básicos es sobre los LLM, como lo es por ejemplo ChatGPT y todas las de su estilo.
Esta herramienta ha sido entrenada proporcionándole textos. Una vez que los tiene, se escoge uno y se eliminan ciertas palabras que el modelo debe predecir. Esta fase es la de su entrenamiento. Cuando termina, el modelo es tan bueno que puede escoger con qué palabra comenzará su respuesta a una petición, añadirla a ella y escoger la siguiente entonces. Lo hace tan bien y tan rápido que parece razonar. Pero no lo hace, no es determinista. Es un resultado aleatorio. Por eso cada vez que se le plantea una misma petición responde de manera diferente.
Cuando la petición se hace sobre algo sobre lo que no tiene entrenamiento porque no se le ha dado texto para hacerlo -corpus-, la calidad del resultado es mala. Y hacer peticiones a un modelo que no está entrenado para atenderla, por ejemplo por falta de datos, es algo que veo con frecuencia.
Y todos los modelos de lenguaje se han entrenado básicamente con un mismo conjunto de datos, los que recaba de contenido de internet la fundación Common Crawl.
Esto significa en la práctica que los modelos ya han llegado a su límite de entrenamiento en base a datos disponibles y se está trabajando en ideas para superarlo generando más datos, como por ejemplo, datos sintéticos -generados por IA interactuando entre sí-, el internet de las cosas -sensorización-, o acceso a datos sensibles -historiales médicos, etc-. Sobre esto hablaremos en algún momento.
Ya sé que la entrada ha quedado un poco larga pero me aseguro de no dejar nada atrás y poder avanzar en la siguiente.
¡Hasta la semana que viene!
Buenos días a todos,
La semana pasada la entrada explicaba la manera en que liberamos tiempo para cosas diferentes a las metas del Marco Estratégico adelantando su consecución varios años sobre el horizonte prefijado para ellas.
Por ejemplo, en dos de las que venimos hablando:
Como ejemplo de para qué empleábamos el tiempo liberado, mencionaba nuestras líneas de trabajo sobre inteligencia artificial. Traeré aquí resultados en la práctica de esas líneas con algún cliente, pero hasta que pueda hacerlo, en aras de daros algo más que abstracciones, incluí un vídeo hecho con inteligencia artificial a partir del contenido de todas nuestras entradas anteriores.
El Marco Estratégico y su despliegue no da, desde hace meses, nuevas señales de vida. Eso no significa necesariamente "algo", pero me hace sentir "raro". Así que teniendo encarrilado el piloto para tener la base del sistema estadístico avanzado -esta semana lanzaremos cálculos del Marco de referencia para previsión de tráficos a nivel de terminales para una Autoridad y de ahí en adelante para las otras nueve restantes-, voy a empezar, entonces, a intercalar entradas dedicadas a la inteligencia artificial.
Os iré trayendo básicos que deben conocerse para evitar algo que vemos continuamente: malos resultados al utilizar herramientas de inteligencia artificial.
Hasta entonces os dejo con otro ejemplo práctico de uso de la inteligencia artificial partiendo del corpus -ya explicaré conceptos como este- de todas las entradas que publicamos hasta hace dos semanas. Si la semana pasada fue un vídeo, hoy son dos audios del canal de Spotify que creamos el domingo para daros precisamente acceso al ejemplo:
Todo ello generado con la IA en veinte segundos. Ah! Habrá más contenido, así que si os apetece, suscribiros al canal.
¡Hasta la semana que viene!
Buenos días a todos,
La semana pasada continuaba ahondando en la lógica que subyace en el piloto que prepara los datos que alimentarán el sistema estadístico avanzado de oferta demanda que solicita el Marco Estratégico de cara a 2030 a todas las Autoridades Portuarias.
Está previsto que podamos tener lo necesario el mes que viene y a partir de ahí, teniendo los datos, tratarlos, pasar a darles uso con sentido, etc. será cuestión de casi de intendencia. Personalmente empiezo a pensar en términos de balance y sitúo por encima del resultado que se trate de un proyecto de co-creación no con una Autoridad Portuaria, que hubiera sido relativamente sencillo, sino en una alianza con diez de ellas. No creo que haya una forma mejor de poner el pie sobre el segundo conjunto de metas a alcanzar ahora que estamos a tres meses vista de rebasar la fecha límite que el Marco fijó para el primero.
En cualquier caso, soy consciente de que puede resultar desconcertante que vayamos siempre tan adelantados. Pero para nosotros tiene toda la lógica del mundo: si en 2022 ya se dijo a dónde había que llegar ¿por qué esperar ocho años para hacerlo? Haber resuelto la meta Marco de referencia para previsión de tráficos en 2022 en lugar de esperar a 2025 y la del sistema estadístico avanzado de oferta y demanda en 2025 en lugar de esperar a 2030 nos da margen para estar al día de cosas que no aparecen en el Marco y sin embargo están aquí, como lo es la inteligencia artificial.
Bases Portuarias es una empresa como cualquier otra: si el día a día lo ocupa todo no le deja tiempo para pensar nada más. Anticiparse en las metas del Marco libera, en la práctica, ese tiempo que lo permite. Para emplearlo, por ejemplo, en inteligencia artificial. Y en círculo virtuoso, liberar tiempo a las Autoridades Portuarias a las que ayudamos -y ahorrarles dinero, que todo cuenta-.
Como muestra de uno de esos lugares hacia dónde podemos mirar porque las metas ya no nos ocupan mucho, os dejo un video que hemos hecho en cinco segundos -literalmente- con inteligencia artificial.
Describe dos viajes diferentes: por una parte, el de nuestro punto de vista como empresa sobre el Marco Estratégico del sistema portuario de interés general desde que fue aprobado y que hemos compartido cada semana en nuestras newsletters y aquí en el blog. Pero por otra, el video simboliza el que hemos podido realizar como resultado de haber liberado tiempo al haber abordado con tanta anticipación las metas del Marco. No tiene más pero esperemos que os inspire.
¡Hasta la semana que viene!
El blog de Bases Portuarias recoge la actualidad de la firma junto con temas relacionados con el mundo de la empresa y su gestión en general. Se actualiza, semanalmente - intentamos que coincida con los martes o los míercoles-, con una nueva entrada.
En cuanto al contenido, eres libre de utilizarlo sin ningún tipo de restricción. Te agradeceríamos eso si, nos citases llegado el caso y colocases un enlace que apunte al texto original.
Eduardo Oviedo es el Director y fundador de Bases Portuarias. Emprendedor, cree en la tecnología como medio para resolver problemáticas de negocio. Estudió CC. Empresariales y tiene un Master en Transporte y Gestión Logística por la Universidad de Oviedo. Ha trabajado en las Autoridades Portuarias de Barcelona y de Gijón así como consultor.
