Breve paso por la Administración de Riesgos

Administración del Riesgo: Un Enfoque Integral

Más allá del dogma y desconocimiento, el verdadero valor de administrar riesgos es la llave para la continuidad de todo negocio/producto. La aplicación de un enfoque más sofisticado a la gestión de riesgos puede ayudar a los líderes a seguir generando valor a través de la disrupción y la incertidumbre.

Esto es habilitado por la simplicidad y flexibilidad, dado que, la capacidad de una empresa para adaptarse rápidamente ante los acontecimientos que se desarrollan es esencial para su supervivencia y prosperidad.

La administración del riesgo es una disciplina esencial para cualquier organización que busca alcanzar sus objetivos mientras minimiza las incertidumbres. La norma ISO 31000 proporciona un marco internacional para gestionar riesgos de manera estructurada y efectiva. Este estándar se basa en principios como la integración, la adaptabilidad y la mejora continua, lo que lo hace aplicable a diversos sectores.

¿Qué es la ISO 31000?

La ISO 31000 define el riesgo como el "efecto de la incertidumbre sobre los objetivos". Su enfoque se centra en identificar, analizar, evaluar y tratar los riesgos, promoviendo una toma de decisiones informada. Este estándar es flexible y puede adaptarse a diferentes contextos organizacionales, desde pequeñas empresas hasta grandes corporaciones.

Métodos Complementarios

Además de la ISO 31000, existen otros enfoques y herramientas para la gestión del riesgo:

• Análisis FODA: Identifica fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas
• Matriz de Riesgos: Evalúa la probabilidad e impacto de los riesgos.
• Método Bowtie: Visualiza las causas y consecuencias de un riesgo, junto con las medidas de control.
• Análisis de Causa Raíz (RCA): Permite identificar las causas subyacentes de un problema o riesgo, asegurando que las soluciones sean efectivas y sostenibles.

• Gestión de Riesgos del PMI: Según la guía PMBOK del Project Management Institute, la gestión de riesgos es un proceso estructurado que incluye identificar, analizar, responder y monitorear riesgos. Es ampliamente utilizado en la gestión de proyectos para garantizar que los objetivos se alcancen a pesar de las incertidumbres.
• TOGAF: En el contexto de arquitecturas empresariales, TOGAF (The Open Group Architecture Framework) considera la gestión de riesgos como una parte integral del diseño y desarrollo de soluciones tecnológicas. Ayuda a identificar y mitigar riesgos relacionados con la implementación de sistemas y procesos organizacionales.
• Open FAIR: Este modelo se enfoca en la evaluación de riesgos en términos financieros, lo que permite a las organizaciones cuantificar el impacto económico de los riesgos y priorizar estrategias de mitigación.

Matrices de Riesgos y su Aplicación

Las matrices de riesgos son herramientas visuales que ayudan a clasificar los riesgos según su probabilidad de ocurrencia y su impacto potencial. Estas matrices se dividen generalmente en niveles como bajo, medio y alto, lo que permite priorizar los riesgos más críticos.

El control de los riesgos a través de su ciclo de vida incluye los siguientes pasos:

1. Identificación: Documentar los riesgos potenciales asociados a procesos o actividades.
2. Análisis: Evaluar la probabilidad y el impacto de cada riesgo.
3. Planificación de Respuesta: Diseñar estrategias para mitigar, transferir, aceptar o evitar los riesgos.
4. Monitoreo: Supervisar continuamente los riesgos identificados y nuevos riesgos que puedan surgir.
5. Mitigación: Implementar acciones correctivas para reducir la probabilidad o impacto de los riesgos.

El proceso del Riesgo se vería así:

De forma práctica, una matriz simplifica seguimiento:

Casos de Uso 

• Sector Financiero: En instituciones financieras, la gestión del riesgo es crucial para evitar pérdidas económicas y garantizar la estabilidad. Por ejemplo, el uso de modelos predictivos ayuda a identificar riesgos de crédito y fraude
• Aeronáutica: En este sector, la seguridad es primordial. La implementación de la ISO 31000 permite identificar riesgos operativos y técnicos, asegurando la calidad y confiabilidad de los sistemas
• Salud: En hospitales y clínicas, la gestión del riesgo ayuda a prevenir errores médicos y garantizar la seguridad del paciente. Herramientas como el análisis de causa-efecto son útiles para identificar áreas críticas
• Energía: Las empresas energéticas, como las de petróleo, gas y renovables, enfrentan riesgos ambientales, regulatorios y técnicos. La gestión del riesgo incluye planes de contingencia para derrames, interrupciones en el suministro y accidentes en plantas de generación.
• Bancos: En el sector bancario, la gestión del riesgo se centra en aspectos como ciberseguridad, riesgos de liquidez y cumplimiento regulatorio. Por ejemplo, implementar auditorías periódicas y sistemas de encriptación avanzada ayuda a minimizar vulnerabilidades.

Nos referimos a la  inteligencia de riesgos como la capacidad perfeccionada para interpretar rigurosamente los riesgos y las consecuencias u oportunidades que suponen para una empresa. Permite a los líderes ver a través de la complejidad del entorno e identificar, categorizar e interpretar sistemáticamente los riesgos. Esto les permite mirar más allá de los factores de riesgo conocidos y explorar intencionadamente los riesgos que aún no se conocen, aceptando así la incertidumbre en lugar de evitarla.

La categorización del riesgo comienza con la comprensión del alcance de un evento de riesgo, lo que transmite una idea de cuán ampliamente se sentirán los efectos de un riesgo en toda la gama de partes interesadas afectadas.

En resumen,

La administración del riesgo no solo protege a las organizaciones de posibles amenazas, sino que también les permite aprovechar oportunidades. Adoptar la ISO 31000, junto con técnicas como el análisis de causa raíz, y modelos como los del PMI, TOGAF y Open FAIR, asegura un enfoque integral y efectivo. Las matrices de riesgos y un control adecuado a lo largo del ciclo de vida del riesgo son herramientas clave para mantener a las organizaciones preparadas y resilientes.

De acuerdo a la administración y controles de cada empresa y regulación, se personalizan estos elementos y se complementan con diferentes artefactos de definición, control y seguimiento.

Jorge Mercado

#JMCoach el original, desde 2013

IT-Governance praxisnah

 

IT-Governance ist ein integraler Bestandteil der Unternehmensführung und besteht aus Führung, Prozessen und Strukturen, die sicherstellen, dass die Technologien der Organisation die Ziele und Strategien des Unternehmens unterstützen.

Da der erhebliche Einfluss, den Informationen auf den Erfolg eines Unternehmens haben können, für die Unternehmensleitung von strategischer Bedeutung ist, werden sie zu einem Schlüsselfaktor bei der Festlegung des weiteren Vorgehens.

Regelmäßig muss man wissen, ob die in der Organisation verwalteten Informationen Folgendes ermöglichen:

Ø  Sicherstellung der Zielerreichung

Ø  Über ausreichende Flexibilität zum Lernen und Anpassen verfügen

Ø  Verlassen Sie sich auf ein umsichtiges Management der Risiken, denen Sie ausgesetzt sind

Ebenso wie die Unternehmensführung von entscheidender Bedeutung ist, um sicherzustellen, dass wichtige Entscheidungen mit den Werten, der Vision und der Strategie eines Unternehmens/einer Institution im Einklang stehen, ist die IT-Governance von wesentlicher Bedeutung, um sicherzustellen, dass Entscheidungen in Bezug auf Informationstechnologien mit den Zielen der Organisation/Institution übereinstimmen.

Um den Ertrag jeder IT-Investition zu maximieren und die Technologie als Waffe im Wettbewerb einzusetzen, ist eine Veränderung der IT-Rolle erforderlich. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass sich der Geschäftsansatz der IT von einer rein reaktiven zu einer proaktiven Herangehensweise wandelt, die die Bedürfnisse der Organisation/Institution vorwegnimmt.

Untersuchungen zu den IT-Managementpraktiken bei Hunderten von Unternehmen auf der ganzen Welt haben ergeben, dass die meisten Organisationen ihre IT-Investitionen nicht optimieren. Der entscheidende Faktor zwischen erfolgreichen und erfolglosen Unternehmen liegt in der Einbindung des Managements in wichtige IT-Entscheidungen. Eine angemessene Einbindung des Managements in diese Entscheidungen steigert den Wert von IT-Investitionen und trägt dazu bei, IT-bezogene Katastrophen zu verhindern. Es muss zwischen strategischen und operativen Entscheidungen unterschieden werden, und diese Entscheidungen müssen mit den strategischen und operativen Plänen des Unternehmens in Einklang gebracht werden.

In der Branche gibt es üblicherweise vier Implementierungsstile für IT-Governance, jeder mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen. Tatsache ist, dass sie stark in der Definition des „Was“ und schwach im wichtigen Teil der Definition des „Wie“ sind. Hinzu kommt, dass sie von einem Management wie der IT und ihren Grenzen ausgehen.

Notwendigkeit der IT-Governance

Zur Wertschöpfung bedarf es einer guten Governance und Verwaltung der IT-Ressourcen, -Risiken, -Strategien und -Informationen.

Manager müssen die IT als wichtigen Bestandteil des Geschäfts akzeptieren.

Externe Anforderungen an die Nutzung von Informationen und Technologien – sowohl gesetzliche als auch regulatorische und vertragliche – steigen täglich. Wenn sie nicht erfüllt werden, sind Vermögenswerte gefährdet.

Es wird ein IT-Governance-Modell vorgeschlagen, das grundsätzlich auf ISO 38500:2008 basiert. Das Modell hat 4 Ebenen:

1.      Grundsätze der Norm ISO 38500. Sie stellen die oberste Ebene des Modells dar und sind Verantwortung, Strategie, Beschaffung, Compliance, Leistung und menschliches Verhalten.

2.      IT- Ziele . Sie stellen eine Zwischenebene des Modells dar und sollten für IT-Manager als Referenz dienen, um alle erforderlichen Ziele zu ermitteln, um eine gute IT-Governance zu erreichen und den größtmöglichen Nutzen für die Institution zu erzielen.

3.      Beziehung zwischen ISO-Prinzipien und IT-Zielen . Jedes Prinzip kann durch mehrere IT-Ziele erreicht werden und ein Ziel kann zum Erreichen verschiedener Prinzipien des Standards beitragen.

4.      Indikatoren . Sie nehmen die unterste Ebene des Modells ein und dienen der Messung des Erreichungsgrads der IT-Ziele.

Eine Studie von Managed Objects zeigt, dass 41 % der IT-Leiter nicht planen, Grundsätze der IT-Governance einzuführen. Mehr als ein Drittel der 179 befragten britischen IT-Direktoren geben Zeit- und Geldmangel als Hauptgründe dafür an, dass sie die Leistung ihrer Prozesse nicht messen. Darüber hinaus weisen sie auf die Schwierigkeit hin, Schlüsselkennzahlen zur Berechnung der IT-Leistung zu identifizieren.

Führung

Governance besteht aus einer Struktur von Beziehungen und Prozessen, die der Leitung und Kontrolle des Unternehmens/der Institution dienen, mit dem Ziel, die Unternehmensziele zu erreichen, Mehrwert zu schaffen und gleichzeitig Risiken und Erträge der IT und ihrer Prozesse abzuwägen.

Um den Ertrag aus IT-Investitionen zu maximieren und Technologie als Wettbewerbswaffe einzusetzen, ist eine Veränderung der IT-Rolle erforderlich. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass sich die Einstellung der IT gegenüber dem Geschäft von einer bloßen Reaktion zu einer proaktiven Haltung wandelt, die die Bedürfnisse der Organisation vorwegnimmt.

„Strategie ohne Taktik ist der langsame Weg zum Sieg.

 „Taktik ohne Strategie ist der Lärm vor der Niederlage.“

#JMCoach    

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Accompagnement plutôt que formation ou conseil traditionnel (Coaching appliqué, Immersion pratique)

 Comment s’est opéré ce changement de formation et/ou d’accompagnement ?

Dans la vie réelle, les entreprises doivent développer le talent humain, pas seulement avec des théories, de bons vœux, un bon diplôme et de jolis timbres.

Ils ont besoin de leur talent pour créer, produire, proposer, innover, résoudre, développer ; faire en sorte que tout cela contribue à la productivité, à l’efficacité, à de meilleurs résultats, aux conditions de travail, au plaisir de ce qu’ils font, etc.

Du côté de la formation, par exemple, nous avons développé un modèle qui reprend certainement les bases théoriques ; mais nous les mettons en pratique avec des artefacts tangibles. Autrement dit, nous ne pratiquons pas les outils de manière classique pour que les gens prennent conscience du potentiel de ce qu'ils apprennent. Dans le modèle traditionnel, nous les laissions alors libre d'apprendre par essais et erreurs, au mieux.

Contrairement au modèle traditionnel, nous concentrons les exercices pratiques sur des situations commerciales réelles afin qu'à la fin, ils disposent d'artefacts utiles dans leur travail quotidien et servent de modèles pour continuer à développer des avantages de manière exponentielle .

Par exemple, si le sujet est le BPM, au-delà de l’identification de la théorie et des outils les plus connus ; Ils auront des artefacts appliqués à leur projet/entreprise.

Ou s'il s'agit d'une amélioration continue, ils proposeront des prototypes mis en œuvre avec des résultats dans leur entreprise/projet basés sur JICA et Six Sigma.

En conséquence de ce qui précède, les entreprises disposent de zones de développement personnalisées, de cabinets de conseil, d'usines de logiciels, etc. Comme nous le savons tous, lorsque nous arrivons sur des projets, ils se débattent avec la qualité de leurs produits et l'établissement de normes et de modèles qui leur facilitent la vie dès le début de chaque projet.

Pour les entreprises qui ne disposent pas de départements informatiques pour le développement et les processus, la formation ou le conseil comprend la mise en œuvre et les résultats avec des experts.

C'est ainsi qu'est né l'accompagnement , c'est-à-dire le placement d'experts fonctionnels dans les entreprises afin qu'en plus de former le talent humain avec méthode et une culture axée sur les résultats, ils les aident également à développer leur propre infrastructure de développement avec des artefacts utiles, pratiques et réutilisables, ainsi que des modèles PMO agiles.

Un exemple typique est l’automatisation du domaine de l’assurance qualité avec des BOT.

Ce qui précède n’est qu’une petite partie du grand potentiel de la mise en œuvre des bons outils tels qu’Enterprise Architect, qui offre de nombreux avantages pour réduire le temps et augmenter la qualité du SDLC.

En poussant cela à un autre niveau, nous parlons par exemple de Systèmes Évolutionnaires ; où nous avons déjà atteint MegaSoftware et sa mise en œuvre dans la vie réelle, comme c'est le cas dans le segment de la santé et de la biotechnologie, où nous avons ajouté une culture avec des résultats incroyables.

Les méthodes conventionnelles de développement de logiciels ne répondent pas au développement scientifique de logiciels, et encore moins à des logiciels qui ne sont plus administratifs, mais plutôt évolutifs et biologiques.

Le développement doit se concentrer sur le métamodèle de création du logiciel qui permet sa mise en œuvre et son adaptation à l'écosystème, c'est-à-dire qu'une entité logicielle intelligente doit implémenter les interfaces et les données nécessaires pour automatiser le processus et les activités.

Les outils générés pour aider les personnes à effectuer des tâches spécifiques dans leurs processus doivent dépendre du processus et de ses objectifs ; aboutissant à des méta-modèles d'outils générant du code (BOTs, intelligence artificielle, etc.)   et à leur implémentation.

Le développement logiciel enseigné dans les écoles au Mexique et dans de nombreux autres pays est dépourvu de logique des objets et des actes de la vie quotidienne, et conserve une grande partie de la logique administrative et conventionnelle « orientée objets ». Si la programmation était réellement orientée objet, il n'existerait pas de logiciels obsolètes aux coûts de maintenance élevés.

Refléter un objet dans un miroir ne garantit pas que nous puissions le créer ou le cloner, le développement logiciel actuel est le reflet de la collecte des besoins commerciaux ; Il n’obéit pas à une méthode de création mais plutôt à une méthode d’automatisation et la réalité est que le logiciel doit être créé par un « MegaSoftware », c’est-à-dire un « Software » qui crée un logiciel basé sur l’essence et les principes de l’écosystème d’entreprise.

Aujourd’hui, l’acceptation est élevée et les entreprises, au-delà des modèles de conseil ou d’usine de logiciels, ont adopté l’immersion pratique, qui consiste à placer du personnel hautement spécialisé dans les problèmes les plus douloureux des entreprises. Leur travail consiste non seulement à résoudre, mais aussi à partager et à accompagner les équipes de travail pour les aider à résoudre, développer et analyser avec une nouvelle approche ce dont l’entreprise a besoin pour générer de la valeur, résoudre les problèmes et résoudre les crises. Au final, vivre la culture des solutions en faisant bouger les choses, vivre le modèle de solution au jour le jour et apprendre des techniques, des outils, des raisonnements.

#JMCoach      Jorge Mercado

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Between digitally functioning cultures

Much has been heard about methodologies, frameworks, best practices, trends, or whatever you want to call them, based on experience in a project or company.

The issue really starts with how to organize and personalize the good practice(s) so that they bear fruit, which in the end we know as culture; yes, it is an ecosystem that goes beyond implementing an agile framework, some type of project management, products or values ​​(PMO, VMO, etc.), following a line that lately seeks more multidisciplinary teams focused on a product or business area, similar to Squads or whatever name you want to give it, in the end the effort is not comprehensive.

 Often, efforts are somewhat isolated, failing to consolidate or generate the expected value, precisely because they forget to start from unity and understand the full context of needs. That is, there is no strategic alignment, and the consequences are mixed, and in some cases, not what was expected.

 

Lack of knowledge of strategic planning is also not a limitation, as every company has objectives to address and, in some way, defines or plans them to achieve them.

Some companies focus on processes, others on products, and some float and define things as they go along. In any case, the culture mentioned above can bear fruit, since this flexibility is what empowers people to make things happen. Breaking the belief that they only think about results is possible if they permeate the culture and trust the processes, which will empower the lines or ways of operating.

As complex as it may seem, in the end culture starts with putting order in order to govern and orchestrate people, products, services, operations, administration and whatever else you want to add. To ensure that a company, of any size or area, obtains its results, positioning, growth; this organized and orchestrated mix comes into play, enabling the “how to” and breaking the nightmares experienced over time with different isolated efforts, consultancies or in-house areas of all types and sizes that come and go with mixed or unexpected results.

 

It is then that the experience developed over decades and collaborative work has been polished with a model based on perspectives and pillars that support precisely this famous culture that, when adopted, allows things to happen, that areas and teams organized with global knowledge of the business produce greater value and operate in a simple, flexible, truly agile way and oriented towards how yes, simply living the process of this form of orchestrated organization from a comprehensive perspective.

This is how the "Harmonized Perspectives Model" was born, which we will explore in upcoming publications. It has been refined and tested for years in different companies and sectors, both in cloud-based and cloud-free models, as well as hybrid models, among other factors that will be discussed in subsequent articles. In short, it has been refined for digital transformation and improvement solutions.

Jorge Mercado

#JMCoach

Un acercamiento a las bases del ADM (Acts Driven Model)

ADM surge como el facilitador y orquestador para que el negocio explote los beneficios de los procesos, productos, tecnología, etc; para lograr los objetivos estratégicos, alinear las áreas y lograr la preferencia de los clientes. El secreto pasar a la acción sin ahogarse en la documentación, tampoco construir sin sentido y sin lo mínimo necesario. Es importante saber, dónde estamos, hacia dónde vamos y sobretodo cómo lo haremos. Conocer el negocio, tanto en su pulso que es identificar lo que sucede con números; así como, identificar de forma simple, fácil y flexible el cómo agregar o ajustar los modelos/procesos actuales para seguir adelante ante la competencia y oportunidades empresariales.

En cierta forma un modelo similar con orientación específica en salud fue impulsado por una organización y lo llaman HL7(Health Level 7), con varias versiones actualizadas. Su punto es que nacieron sin considerar la programación orientada a objetos, la homologación de modelos de datos, sin trazabilidad/rastreabilidad, mezclaba mensajes-eventos-campos; requiere ajustes personalizados. Sin duda es un modelo eficiente en su nicho y se alineó sobre RIM, mejoró vocabulario controlado, adoptaron en modelos recientes la POO y UML, incluso con un salto con dominios y clases base. Lo he visto en sectores como aeronáutica y energía también ya con algunas variantes. Algunos esfuerzos aislados de gente que de forma básica solo cubren algunas partes como addra, erpac, aba, asn, etc.

En HL7 se asimilan los objetos al representar Roles de aplicación, Eventos de Activación y Escenarios con casos de uso, que recaen sobre modelos de datos y la interacción que encola el proceso. Toda la estructura de los mensajes HL7 se construye a partir de clases y asociaciones basadas en RIM. Las entidades quedan en bases de datos relacionales principalmente.

RIM que también es una parte menor del Acts Driven Model, considera 6 clases fundamentales: Actuación/Actos, Entidad, Rol, Participante, Actuación relacionada, Rol relacionado. De estas clases se pueden crearse especializaciones de la clase. Con UML se representa de igual forma la cardinalidad y asociaciones, independiente de los atributos y métodos. Dejando al final un modelo de mensajes de información o eventos.

Lo anterior se enriquece en ADM con diagramas de estado y siguiendo la práctica del 4+1 vistas, alineación estratégica, modelos de gestión/operación de producto, arquitectura empresarial, entre otros, según sea el caso.

Estandarizar las acciones, es un plus si tomamos de la estimación por puntos, la práctica de la verbalización. Que también es parte de ADM.

Las Entidades en ADM viven en bases de datos relacionales, llave-valor, orientadas a objetos o de grafos. Y se prefiere usar Json sobre XML que era todavía hace poco tiempo la base de HL7. y Ahora con la madurez de las bases de datos de grafos se ha simplificado bastante, además de la versatilidad lograda con llave-valor. El secreto parte de estructuras los dominios para que la data genere valor y cuente historias, más allá de solo acumularla en bruto, al final esto habilitará su explotación, ML, AI, etc.

Esto nos va llevando sin duda al terreno de los patrones, algoritmos, metadata y en sí a las bases de metasoftware que sería la versión con mayor madurez de la generación de código empleando el diseño y modelado con ADM, como una evolución de las herramientas CASE.

ADM considera desde un inicio implementación con arquitecturas de alta disponibilidad en modalidad lambda (las kappa tienen limitantes al manejar solo data caliente). Se busca simplificar con orquestadores como Kafka o equivalente según las preferencias del cliente final, microservicios verificados y orquestados. Además de cuidar en todo momento el linaje y protección de los datos; así es todo debe viajar seguro y hay foco en cuidar datos, servicios, plataforma; no solo construir sin sentido y omitiendo documentar como sucede en muchos casos; obviamente esas malas prácticas no son el espíritu de ADM, tampoco se pelea documentar y hacer las cosas bien con la calidad, control, el CI/CD, simplicidad, flexibilidad y alto performance.

Una parte interesante recordando instrucción en ingeniería que agrega mucho valor, es recordar las bases de los compiladores, autómatas y lenguajes, así como los principios de las redes neuronales, que viene a enriquecer la ingeniería de software y los modelos de arquitectura que han evolucionado a la fecha.

Fuera de tecnicismos, ¿a dónde vamos?, es a recordar que se ha evolucionado la tecnología y métodos para simplificar el lograr los objetivos de negocio; al alinearse con el producto y/o negocio para que realmente las empresas generen valor, produzcan resultados tangibles para sus clientes y así mismos; crear e innovar con simplicidad y flexibilidad, alimentar realmente equipos multidisciplinarios que rompen lo convencional sin alejarse la regulación, más aún, haciendo que el mismo proceso sea rentable, que pase de un simple ROI ha modelos de economías de escala y la habilidad de adaptarse al cambiante entorno que cada año reta con pandemias, guerras, crisis, etc; al final son el alimento para salir de las zonas de confort y crear productos/servicios que realmente producen valor para todos.

Puede sonar loco desde un inicio, pero justo conocer tu empresa, procesos; es parte de implementar el pulso de la empresa; que terminará por consolidar el modelo de negocio tomando decisiones realmente con oportunidad y visibilidad de los impactos al ajustar algo y simplificar su implementación para consolidarse en el mercado.

Cómo implementarlo, bueno ya se prepara un libro con ejemplos y casos reales que sirvan de guía. Además del exitoso modelo de acompañamiento que ya he explicado en otro artículo de mi blog.

Si nos gusta un poco más de referencia, además de la parte de patrones e ingeniería de software; algunas partes provienen de compiladores, teoría de autómatas, lenguajes, redes neuronales, entre otros.

A finales del siglo anterior, las redes neuronales tenían un avance relevante con los lenguajes disponibles y que hoy en día explotan en AI y/o ML. Desde los años cuarenta, toma fuerza y se lleva a materializar en los años cincuenta con el perceptrón, adaline, madaline y otros modelos/arquitecturas. Hay un ensamble con la aparición de los computadores digitales, el procesamiento neuronal y las teorías sobre el aprendizaje; nacen los ANS (Sistemas Neuronales Artificiales); vaya que nos tocó modelar con C, C++ y Ada en aquel entonces en ingeniería. Fue enriquecido por el PDP(Procesamiento Paralelo Distribuido). Hoy en día ya no es bloqueante conocer matemáticas avanzadas para los practicantes. Entre convergencias y divergencias las 14 arquitecturas típicas hoy en día se han traducido en herramientas simplemente listas para usar.

Los compiladores más allá de los análisis, sintaxis, comprobaciones, parseos; dan pauta para la generación de código (parte de verdadero plus de ADM, CASE, otros). Los principios y técnicas de escritura de los compiladores crean un gran abanico de posibilidades; esto comprende lenguajes de programación, arquitecturas, teoría de lenguajes, algoritmos, ingeniería de software, entre otros; con el beneficio y apoyo de los traductores. Es entonces que se puede generar código correcto mas no óptimo. Las estructuras de datos, sobre todo árboles y grafos, así como verbalización estandarizada suman simplicidad y control.

Para los que gustan de la teoría de autómatas, lenguajes y similares por el tema de la máquina de Turing, que tan solo es uno de los tantos modelos. igual parte de grafos, árboles, lenguaje, conjuntos, cadenas, inducción matemática, parseo (aquí algunos que manejan datos encontrarán sentido). Puede recibir un aderezo con la Fuzzy logic (.La lógica difusa, es una lógica que permite llegar a conclusiones “razonadas” a partir de información ambigua o imprecisa. Se presentó como una forma de interpretar información basada en la pertenencia parcial de tal información con respecto a un determinado tipo de conjuntos, definidos como conjuntos difusos. Es una rama de las matemáticas que busca modelos capaces de expresar lo que conocemos como incertidumbre o grados. Cuando trabajas en lógica matemática clásica, para cada frase o cada tema que vayas a tratar solo tienes dos posibilidades de definirlo: o es verdadero o es falso). Luego ponerle el poder de PROLOG (un lenguaje declarativo: se especifica qué problema se desea resolver en lugar de cómo resolverlo).

Así es este mundo de conocimiento pero que ahora simplemente se consume.

Jorge Mercado

#JMCoach el original

Previo al test de Quantum

En esta época de aceleración, no podemos dejar de lado el cómputo cuántico.

Vamos a preparar una exploración y hasta donde el presupuesto lo permita, probar las Opciones Quantum de Azure y AWS. Ambas opciones suenan interesantes y cuentan con track de capacitación que sumaré a la larga lista de colección (+100 capacitaciones en los últimos meses)

Ambas opciones muestran también cosas en común, que en este caso son las arquitecturas y se basan en soluciones comunes en el mundo Quantum: 

IONQ, IQM, IQuEra, Rigetti, Pasqal, QCI

Me intriga el potencial con ambientes híbridos, esto es cómputo administrado quantum + el tradicional administrado.

Es interesante cómo se alinean opciones de IA para simplificar su uso como el caso de 

En AWS; veremos hasta dónde probamos algo con este modelo:

En Azure, veremos cómo explorar este otro modelo:

Tiempo atrás escribía algunas cosas sobre le gran potencial de estas opciones y sin duda ahora probar es un misterio fascinante. Ha grosso modo ubique casos para finanzas, riesgos, ciberseguridad, logística, salud.

Será interesante aprender a calcular cúbits lógicos y físicos y el tiempo de ejecución requeridos para ejecutar aplicaciones cuánticas en equipos cuánticos a escala futura. Así como Q#, Qiskit, Cirq, Jupyter, Braket, PennyLane, SV1, DM1, TN!, 

Al final, las acciones y experiencia conjugadas consolidan soluciones adecuadas a cada caso.

Desde la óptica cuántica las cosas son significativas de acuerdo al contexto, perspectiva y condiciones. Las partes se conjugan para simplificar el event-driven y data-driven.

Las perspectivas simplifican la toma de decisiones y generación de valor, que se conjugan con el poder del Act-Driven en modelos simples y flexibles.

Que al final, su valor real subyace en acoplarlo a cada vertical de negocio de manera simple y adoptada con casos base, replicables y escalables.

En resumen, cada negocio puede resolver de manera simple su modelo de negocio sin complicarse la vida apoyado de tecnología, método práctico y cultura resolutiva.

De igual forma a nivel personal, saber cómo resolverlo es parte de 

"Ese es el secreto y la fuerza del aprendizaje, el conocimiento, la experiencia, el liderazgo, la visión, nos inspiran y nos impulsan como Líder Cuántico." #JMCoach

#JMCoach

Jorge Mercado

Probando Deepseek-R1

En este boom después de probar varias opciones, veamos qué pasa con los nuevos jugadores. Probando DeepSeek local, como siempre en todo lo nuevo así probamos rápido.

Revisando el R1 en una instalación local, que igual me agradó ver que va de la mano con modelos de Llama, Phi, Mixtral, Gemma, Starcoder, snowflake, Dolphin,Mbai, etc . Se descarga el administrador para OS en este caso use laptop con linux/windows.

Al final ejecuta modelos de lenguaje. Al seleccionarla opción 8B, entre deepseek(4.9gb) y llama3(2 gb) en realidad consume poco.

Ahora veamos qué sucede. Recuerde que fomento el acompañamiento, así que en esta prueba pedí el apoyo de una persona que ya está avanzado en esto y así invertí menos tiempo y fue más fácil asimilar.

Al ponerlo en su chat, pedí saludar a mis amigos en alemán y comenzó una secuencia con saludos y dejando algunos razonamientos u observaciones en inglés. va entre la etiqueta <think> ... </think>...  Al final muestra el saludo con un speech simple y creativo.

Le agregué contexto y mejoró incluso un poco mejor que la competencia en pruebas similares.

Al probar con operaciones matemáticas, me gusto ver cómo razonó la solución, me acordé de los años de estudiante donde era obligatorio desglosa los pazos en cualquier tipo de materia (cálculo -vectorial|interal|diferencial-, ecuaciones diferenciales, transformadas, etc)

Seguí las opciones para crear la extensión hacia Visual Studio Code y Typescript; fue sencillo con el paquete generator-code. Al menos se ve que documenta el código generado, es bueno eso. Mismo tema de cosas mejorables en el código como en todas las demás.

Siguiente prueba, armar chat para VS Code que consuma Deep local, para no batallar Claude sirve para armar un HTML-CSS y se personaliza la lógica con el archivo único. Cosas sencillas por ahora en la prueba. Gratamente con Ollama se habilitan los paquetes y modelos. Otra ventaja, Ollama expone la API, ósea simplifica la vida.

Dejando el chat más conversacional al final fue sencillo, obviamente el código es mejorable. 

En VS Code interpretar y responder ya es más sencillo como con otras pruebas similares, de igual forma se importa y saca jugo ha Ollama (modelo 'deepseek-r1:8b'); recordar que se debe aumentar el proceso para que sea conversacional y no fragmentos de lo mismo más parte de y parte de.

El chat después de pulir detalles menores funcionó como se esperaba gratamente.

Bueno para futuras pruebas, agregaremos otro tipo de funcionalidades.

De algunos años a la fecha (2022 en adelante) hay un boom por las opciones de IA, no olvidemos trabajos preliminares donde IBM ganó terreno antes con watson y algunos auxiliares como Siri salieron a la luz. Obviamente los inicios de la IA materializada en lenguajes como en su momento hace varias décadas fueron LISP, IPL, Ada, Turbo Prolog, Eliza, Fortran LPL.

#JMCoach

Jorge Mercado