{"id":73912,"date":"2012-01-02T10:10:04","date_gmt":"2012-01-02T12:10:04","guid":{"rendered":"http:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=73912"},"modified":"2017-02-24T18:10:58","modified_gmt":"2017-02-24T21:10:58","slug":"indicaci%c3%b3n-certera","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/indicaci%c3%b3n-certera\/","title":{"rendered":"Indicaci\u00f3n certera"},"content":{"rendered":"

\"\"ESTEVAN PELLI<\/span>No es pura coincidencia que cuando alguien hace clic para comprar un televisor en una tienda virtual, por ejemplo, el sitio\u00a0web<\/em>\u00a0le sugiere la adquisici\u00f3n de un\u00a0blu-ray<\/em>. Detr\u00e1s de esa aparente casualidad hay una tecnolog\u00eda sofisticada denominada sistema de recomendaci\u00f3n, dominada por pocas empresas en el mundo. Una de ellas se llama Zunnit Technologies, y fue creada en 2009 en la ciudad de Belo Horizonte, con el objetivo de transformar un conocimiento generado en los laboratorios de la Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG) en un producto comercial. Mediante esta tecnolog\u00eda, es posible monitorear la navegaci\u00f3n de los internautas para detectar autom\u00e1ticamente sus perfiles e intereses. Con base en dicha informaci\u00f3n, se les ofrecen contenidos personalizados tales como noticias, servicios y productos.<\/p>\n

Con este objetivo, Zunnit instala un c\u00f3digo en el sitio de su cliente, que puede ser una tienda virtual o un portal de contenidos. El sistema cuenta adem\u00e1s con robots (programas de computadora especializados), en el caso de Zunnit llamados\u00a0Web Focused Crawlers<\/em>, que barren los sitios en busca de contenidos relacionados con los intereses del usuario. “Esos robots son capaces de separar con precisi\u00f3n contenidos digitales relevantes con respecto a otros no tan importantes”, asegura N\u00edvio Ziviani, profesor em\u00e9rito del Departamento de Ciencia de la Computaci\u00f3n (DCC) de la UFMG, en donde se desarroll\u00f3 el conocimiento que gener\u00f3 esta tecnolog\u00eda. “Los nuestros son mucho m\u00e1s selectivos y contribuyen con el suministro de recomendaciones de calidad a los internautas.”<\/p>\n

En otras palabras, con esta tecnolog\u00eda se hace posible saber qu\u00e9 est\u00e1 haciendo el usuario, en d\u00f3nde cliquea: cu\u00e1les son los temas y los productos que m\u00e1s le interesan al internauta. “Basado en esta informaci\u00f3n, el sistema emplea t\u00e9cnicas computacionales, tales como la recuperaci\u00f3n de informaciones y el procesamiento de datos, entre otras, para conocer el perfil de ese usuario, si es var\u00f3n o mujer, verificar su ubicaci\u00f3n y detectar cu\u00e1l ser\u00eda el mejor producto que se le puede sugerir”, explica Lesley Scarioli J\u00fanior, director ejecutivo de Zunnit. “\u00bfSi a un usuario le interesa un televisor, por ejemplo, qu\u00e9 deber\u00eda recomend\u00e1rsele?”<\/p>\n

Pero la tecnolog\u00eda desarrollada por la empresa de Minas Gerais va m\u00e1s all\u00e1. Logra interpretar el contexto de la navegaci\u00f3n. “Si el internauta est\u00e1 en un sitio de F\u00f3rmula Uno, por ejemplo, y en \u00e9l se ha publicado un art\u00edculo sobre Par\u00eds donde aparece la expresi\u00f3n Paris Hilton, el sistema logra entender que se refiere al hotel, y no a la celebridad Paris Hilton”, explica Scarioli. “Es un problema sem\u00e1ntico dif\u00edcil de resolver, pero nuestra tecnolog\u00eda logra solucionarlo con una eficacia del 90%, que es un porcentaje muy alto”. Eso difiere de lo que hacen los servicios de b\u00fasqueda, como Google. En \u00e9stos, el internauta busca algo espec\u00edfico y digita las palabras que quiere saber. “En lugar de ello, un sistema de recomendaciones de \u00faltima generaci\u00f3n procura sorprender al usuario con algo que no conoce o no espera, pero que sea de su agrado”, explica Ziviani.<\/p>\n

Las primeras investigaciones realizadas en la UFMG sobre el tema empezaron en 2008, en el Laboratorio para el Tratamiento de la Informaci\u00f3n (Latin) del DCC. Este trabajo gener\u00f3 tesinas de maestr\u00eda de alumnos de Ziviani. Y Zunnit no es la primera empresa que el profesor ha ayudado a crear. Ziviani es tambi\u00e9n un emprendedor exitoso y tuvo participaci\u00f3n en el surgimiento de otras dos empresas de tecnolog\u00eda. La primera fue Miner, fundada en 1998 y luego vendida al portal UOL, del grupo Abril\/Folha de S. Paulo, en 1999. La otra fue Akwan Information Technologies, fundada en 2000 y luego adquirida por Google en 2005, cuando se transform\u00f3 en un centro de investigaci\u00f3n y desarrollo (I&D) de la empresa estadounidense en Brasil. Ziviani tuvo la idea a mediados de 2008 de fundar una tercera empresa, destinada a explotar comercialmente los conocimientos de recomendaci\u00f3n de sistemas generados en Latin. “La propiedad intelectual pertenece totalmente a la UFMG, pero es importante transformar los conocimientos que generan las investigaciones en riqueza para la sociedad”, dice.<\/p>\n

Las acciones de la empresa
\n<\/strong>En noviembre de 2011, la UFMG y Zunnit suscribieron un convenio de transferencia de tecnolog\u00eda en un formato pionero en la universidad. Mediante dicho acuerdo, la UFMG le pas\u00f3 a la empresa el conocimiento generado en el Latin y, como contrapartida, se convirti\u00f3 en socia de la compa\u00f1\u00eda, con una participaci\u00f3n del 5% de las acciones. La UFMG ser\u00e1 remunerada con el usufructo de las mismas. Es decir, percibir\u00e1 su participaci\u00f3n en las utilidades al igual que cualquier otro accionista, pero no tendr\u00e1 injerencia en las decisiones de la empresa. Asimismo, en caso de que Zunnit sea vendida, la universidad percibir\u00e1 el equivalente a las acciones que posee.<\/p>\n

Con todo, la concreci\u00f3n de la idea de fundar la empresa solamente se torn\u00f3 posible merced a un\u00a0business angel<\/em>\u00a0o inversor \u00e1ngel (gente que tiene un capital para invertir en compa\u00f1\u00edas principiantes, tambi\u00e9n conocidas como\u00a0startups<\/em>), en este caso, Scarioli. A trav\u00e9s de amigos en com\u00fan, Ziviani conoci\u00f3 al inversor, que ten\u00eda los recursos y las ganas apostar por un conocimiento que podr\u00eda generar una tecnolog\u00eda rentable. As\u00ed naci\u00f3 Zunnit, con objetivos distintos de los que tiene actualmente. “La idea inicial era sugerir libros a los internautas, de acuerdo con los temas que buscaban en los sitios por los cuales navegaban”, comenta Scarioli. “As\u00ed, si alguien estaba investigando informaci\u00f3n sobre F\u00f3rmula Uno, el sistema podr\u00eda recomendarle libros sobre el tema.”<\/p>\n

Con el tiempo, los dirigentes de la empresa fueron detectando las demandas del mercado y cambiaron el foco, reorientando su actuaci\u00f3n. “Actualmente, nuestro negocio es el\u00a0e-commerce<\/em>: hacemos recomendaciones dentro de las tiendas virtuales”, dice Scarioli. “Amazon (una tienda virtual estadounidense) fue la primera empresa que empez\u00f3 a hacerlo a nivel mundial, en 1998. Y lo sigue haciendo con suma pericia; por eso es un referente mundial en lo que hace a esta tecnolog\u00eda. Tanto es as\u00ed que el 35% de sus ventas es producto de la recomendaci\u00f3n”. Tambi\u00e9n Netflix, una tienda de alquiler de pel\u00edculas y\u00a0videogames online<\/em>, es otra compa\u00f1\u00eda que se vale mucho de esta tecnolog\u00eda, seg\u00fan Scarioli. El 70% de sus ventas provienen de la recomendaci\u00f3n.<\/p>\n

Pero ni Amazon ni Netflix venden su tecnolog\u00eda a terceros. Zunnit, a su vez, empez\u00f3 a comercializar su producto en diciembre del a\u00f1o pasado. Actualmente cuenta entre sus clientes a grandes empresas, especialmente portales de contenido tales como UOL, Sky y Busk, una red social de noticias vinculada al grupo Globo. “Tambi\u00e9n estamos negociando con varios sitios de\u00a0e-commerce<\/em>, uno de los focos de nuestro negocio”, comenta Scarioli. “\u00c9ste es el gran mercado de nuestra tecnolog\u00eda: mueve alrededor de 20 mil millones de reales anuales, mientras que el mercado de publicidad, por citar un ejemplo, no pasa de los dos mil millones de reales”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Universidad se asocia a una empresa para producir sistemas de tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n","protected":false},"author":20,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[192],"tags":[288,333],"coauthors":[112],"class_list":["post-73912","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia-es","tag-computacion","tag-tecnologia-de-la-informacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/73912","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/20"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=73912"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/73912\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=73912"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=73912"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=73912"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=73912"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}