Geeks vs. repetitive tasks

Esta gráfica ilustra cómo un geek (persona fascinada por la tecnología, en este caso con conocimientos de programación) y un no geek, se enfrentan, de manera diferente, a la realización de tareas repetitivas.

La gráfica es curiosa, y razón no le falta, sin embargo, hay algunas cosas que no me acaban de convencer… he aquí POR QUÉ:

  • En primer lugar, no debería hablar de geeks vs. no geeks, sino de personas con conocimientos de programación vs. personas sin estos conocimientos.
  • El hecho de pasar por el proceso, en vez de automatizarlo de buenas a primeras, también puede ahorrarnos mucho tiempo en el futuro, incluso más que el hecho de automatizar la tarea. ¿Por qué? Por el simple hecho de aprender y de ser más conscientes de a) si nos conviene o no automatizar la tarea y b) y más importante, CÓMO.
En este caso, mi aproximación sería pasar un tiempo haciendo la tarea manualmente, evaluar si automatizar y cómo, y luego hacerlo. La gráfica no muestra la pérdida de tiempo por automatizar cosas “mal” y tener que modificar el programa…😉

La técnica del Mago de Oz

Esto de automatizar tareas me ha recordado a este método de investigación, que conocí como tal hace poco en este curso que estoy realizando. No tiene tanto que ver con tareas repetitivas sino con lo de aprender de los procesos manuales, pero me parece interesante contar de qué va.

La técnica del Mago de Oz consiste en simular un producto/ proceso/ etc. de forma transparente para el usuario, con el objetivo de analizar de forma sencilla si éste tiene sentido, en qué contexto,  y con qué características. En desarrollo de software, es una técnica que nos permite ahorrar mucho tiempo (y dinero).

La empresa Aardvark lo utilizó para probar un complejo sistema de recomendaciones. La aplicación consistía en lo siguiente: el usuario realizaba una pregunta al sistema, y éste le recomendaba cuál de sus contactos (de entre todos sus contactos en diferentes redes sociales) era la persona (o personas) más propicia para responder a esa pregunta. Pues bien, lo que hicieron para probar el sistema, en vez de desarrollar complicados algoritmos de recomendación basados en datos que además aún no tenían, fue empezar haciendo estas recomendaciones de forma manual. Para el usuario se trataba de algo automático, pero lo que en realidad sucedía cuando éste hacía una pregunta, era que una persona buscaba su perfil en diferentes redes sociales, navegaba entre sus contactos, y proporcionaba una respuesta. Como digo, para el usuario se trataba de algo automático, pero el sistema no estaba construido y a los creadores les permitió identificar necesidades básicas para desarrollar un producto competente. Si funciona sin que el sistema sea preciso, aún funcionará mejor cuando lo sea.

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