Alejo Ecube nos guía en un viaje que explora cómo los principios de Agile y Lean nos llevan hacia un enfoque más profundo de la autogestión dentro de las organizaciones. Desde la fundación de FDSA en 2009 hasta 2014, la organización evolucionó eliminando jerarquías y promoviendo la colaboración hasta llegar a la Autogestión.
Uno de los momentos clave fue el «Eureka» que llevó a la autogestión, apoyada por la intuición, la filosofía Agile y el trabajo en equipo. Alejo destacó la importancia de la adaptabilidad, la colaboración y la polivalencia que impulsan las diferentes metodologías Agile y Lean.
Otro momento clave para Alejo fue cuando “Luis Lean” le compartió una reflexión esencial: «Los procesos son de la empresa, no de las personas«. Este enfoque recalca que los procesos deben trascender a los individuos, permitiendo que la organización funcione de manera estable y sostenible sin depender de figuras clave.
💡 Ideas clave compartidas 💡
Personas sobre herramientas: La interacción y el compromiso de las personas es esencial para entregar valor.
Responsabilidad y vuelta a la esencia: Agile permite retornar a lo más fundamental del trabajo, priorizando las tareas que realmente añaden valor.
Motivación y apoyo: Es necesario identificar a esas personas que nos ayudan a dinamizar y que es clave para inspirar y apoyar a los equipos. En el caso de Alejo “El motivado”
Mentalidad y prioridades claras: Conectar las prioridades con el objetivo central es vital para el éxito organizacional.
Procesos como parte del todo: Los procesos no son un fin en sí mismos, sino una herramienta para alcanzar metas organizacionales.
Polivalencia y adaptación: La polivalencia de los equipos, apoyada por una capacidad de adaptación constante, es crucial en la autogestión.
🧠 ⭐️ Reflexiones clave ⭐️ 🧠
Alejo resalta la necesidad de “volver a la esencia”, donde Agile no solo es un conjunto de prácticas, sino una filosofía para la entrega de valor.
🚀 La autogestión surge como una evolución natural del trabajo colaborativo y la confianza en los equipos, dando lugar a un entorno flexible y ágil donde las decisiones son tomadas de manera horizontal y fluida.
💬 ¿Qué opinas de esta visión?
Deja tus comentarios para seguir con la conversación.
⭐️ 🧠 ✍🏽 💡Facilitación gráfica. ¿En que consiste?
La facilitación gráfica de una ponencia consiste en recoger gráficamente las ideas del ponente para que posteriormente podamos recordar de forma sencilla las ideas clave que el ponente nos quería transmitir. Se trata de un trabajo muy exigente, ya que implica que tenemos que prestar toda nuestra atención y capacidades. Podríamos dividir la facilitación gráfica en cuatro pasos que prácticamente se desarrollan de forma simultáneamente.
⭐️ Escuchar atentamente el discurso concentrándonos en el mensaje. Requiere de una trabajo previo a la ponencia y al evento. En mi caso leo sobre el ponente y sobre los temas que trata. Si existe, veo alguna de sus ponencias anteriores, y leo también en líneas generales sobre el tema que va a tratar. El objetivo es tener un mindset adecuado para escuchar esa ponencia.
🧠 Extractar la ideas claves necesarias de la ponencia y decidir que elementos son relevantes.
✍🏽 Dibujar o representar gráficamente esas ideas clave.
💡 Dar coherencia y colocar espacialmente las ideas para que a posteriori, cuando repasemos las notas gráficas, seamos capaces de interpretarlas correctamente. En mi caso las ideas están recogidas siguiendo las agujas del reloj comenzando por las 12:00.
Este tipo de facilitación gráfica nos permite que posteriormente la podamos refinar o pasar a un formato digital más elaborado. Seguidamente te dejo la realizada en vivo durante la ponencia y como la he transformado a posteriori, aunque haya pasado bastante tiempo entre ambos instantes. ¿Qué opinas de esta técnica?
Dos formatos de las notas gráficas de la ponencia.
En la semana 28/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre El ascenso y el aumento de los LLM. La fuente principal de los datos está en https://geni.us/IIB-LLMdata . En cualquier caso en esta ocasión tras revisar los datos me he centrado en la relevancia y posición predominante de OpenAI en el desarrollo de la IA Generativa, y la potencia diferencial de sus modelos LLM. Así que, el DataStoryTelling de la semana versará principalmente sobre OpenAI.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Finalmente tampoco usare esta imagen de presentación para la parte de Visual Thinking de la semana. La cual tampoco será un Mapa Mental como luego os indicaré.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente. Tras revisar el tema como ya indicaba me centraré en la evolución de los modelos de OpenAI y dará un poco de contexto al desarrollo de la IA.
Visual Thinking. Generación de un SketchNote en base a la evolución de los modelos LLM de OpenAI. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado varios gráficos de líneas y un gráfico de burbujas y los he combinado todos ellos en una especie de infografía.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos IA y modelos LLM la representación es una especie de cerebro 🧠 digital.
#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En la semana 28/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a la evolución de los modelos a lo largo del tiempo y del volumen de parámetros que utiliza cada uno de ellos. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves en la evolución de los LLMs desarrollados por OpenAI, la empresa que está marcando de forma predominante el desarrollo de la IA Generativa..
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. GPT-2 (2019)
El lanzamiento de GPT-2 fue un hito significativo. Este modelo, con 1.5 mil millones de parámetros, demostró una capacidad sorprendente para generar texto coherente y relevante en una variedad de contextos. A pesar de las preocupaciones iniciales sobre su posible uso indebido, se publicó una versión reducida y luego la versión completa, mostrando el potencial de los LLM para aplicaciones comerciales y de investigación.
2. GPT-3 (2020)
GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, representó un salto cuántico en las capacidades de los LLM. Su capacidad para realizar tareas complejas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como traducción, resumen, y generación de texto con un alto grado de coherencia y contexto, lo convirtió en un modelo revolucionario. OpenAI lanzó API para GPT-3, permitiendo su integración en diversas aplicaciones comerciales.
3. Codex y GitHub Copilot (2021)
Codex, una extensión de GPT-3 enfocada en la generación de código, marcó otro hito. Integrado en GitHub Copilot, este modelo facilita la escritura de código asistida por IA, sugiriendo líneas de código y completaciones basadas en el contexto del archivo en el que el desarrollador está trabajando. Esto ha transformado la manera en que los desarrolladores trabajan, aumentando la productividad y la eficiencia.
4. DALL-E y DALL-E 2 (2021 y 2022)
DALL-E y su sucesor DALL-E 2 han demostrado la capacidad de los LLM para generar imágenes a partir de descripciones textuales. Estos modelos han ampliado el alcance de las aplicaciones de los LLM más allá del texto, explorando la síntesis de medios visuales. DALL-E 2, en particular, ha mostrado mejoras significativas en la calidad y precisión de las imágenes generadas.
5. ChatGPT y GPT-4 (2023)
El lanzamiento de ChatGPT, basado en GPT-4, mostró un avance significativo en las interacciones conversacionales humanas con IA. Con una mejor comprensión del contexto y una capacidad mejorada para mantener conversaciones coherentes y relevantes, ChatGPT ha sido ampliamente adoptado para servicios de atención al cliente, tutorías, y otras aplicaciones interactivas. GPT-4, con capacidades mejoradas en términos de comprensión y generación de lenguaje, ha cimentado aún más la posición de OpenAI como líder en el campo de los LLM.
6. GPT-4o (2024)
CharGPT-4o es el modelo más reciente y avanzado de OpenAI, diseñado para proporcionar una inteligencia al nivel de GPT-4 pero con mejoras significativas en velocidad y capacidad. Este modelo es más rápido y económico, y tiene capacidades multimodales que le permiten manejar texto, voz y visión en tiempo real. Por ejemplo, CharGPT-4o puede traducir un menú en un idioma extranjero, proporcionar información sobre los platos y hacer recomendaciones basadas en imágenes compartidas por el usuario
En resumen, los LLM en OpenAI han tenido un desarrollo impresionante en los últimos años, y esto ha colocado a OpenAI en la vanguardia de esta evolución, liderando con innovación, responsabilidad y un enfoque estratégico en la integración comercial y la colaboración abierta.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)? Y en esta ocasión mucho más ya que la representación en esta ocasión es una comparación entre la IA y la IH
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas ideas nos ayudaría a procesar toda esta información.
Seguidamente te muestro un SketchNote en el que comparo la evolución de los LLMs de OpenAI con la evolución de la especie Humana. En definitiva, lo que vendría a ser una comparación entre la evolución de la IA con la evolución de la IH.
Introducción de un modelo básico de lenguaje con 117M de parámetros.
Australopithecus: Primeros pasos en la evolución del lenguaje.
2018
GPT-2
2019
Modelo mejorado con 1.5B de parámetros, demostrando generación de texto coherente.
Homo Habilis: Mayor habilidad y herramientas rudimentarias.
2019
GPT-3
2020
Salto cuántico a 175B de parámetros, gran capacidad en tareas de NLP.
Homo Erectus: Avance significativo en capacidades y adaptaciones.
2020
Codex
2021
Extensión de GPT-3 para la generación de código y asistencia a desarrolladores.
Homo Neanderthalensis: Especialización en habilidades técnicas.
2021
DALL-E
2021
Generación de imágenes a partir de descripciones textuales.
Homo Sapiens: Expansión a nuevas áreas (imágenes) más allá del lenguaje.
2021
GPT-4
2023
Mejoras en la comprensión y generación de lenguaje, interacciones conversacionales avanzadas.
Homo Sapiens Moderno: Alta sofisticación y complejidad en habilidades de comunicación.
2023
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, se trata de la evolución en el tiempo de los diferentes LLMs que se han ido generado por diferentes compañías. Sin embargo he preferido centrarme en particular en datos relevantes sobre OpenAI.
Infografías
Una infografía es una combinación de diferentes representaciones de datos con un formato visual en el que se combina el Visual Thinking y DataStoryTelling. En el caso que nos ocupa es lo que he generado combinando diagramas de líneas y burbujas, añadiendo datos adicionales que nos muestran una historia muy interesante, y que puede deducirse prácticamente con lo que la propia infográfia muestra..
📊 Visualización de datos
Los gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro la Infografía que he tuneado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 28/2024 #makeovermonday LLMs
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los LLMS de OpenAI y el número de parámetros que ha utilizado cada uno de ellos
La evolución en el mismo tiempo de las visitas mensuales a ChatGPT desde su lanzamiento en noviembre de 2022 .
La comparación relativa de los accesos a ChatGPT con respecto a sus principales competidores..
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos contar diversas historias y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
En la semana 26/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar datos sobre la Eurocopa de Naciones a lo largo de las 16 ediciones que llevamos disputadas. Los datos están en statista.com y en esta ocasión me he centrado más en los hitos relevantes de la competición y simplemente he añadido un sencillo DataStoryTelling de la semana sobre los países ganadores.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate, como indicaba este no será el motivo central del Mapa Mental final por el cambio de orientación.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖 como asistente.
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficos 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado únicamente un gráfico de barras.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, nuevamente usaré directamente KeyNote de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, dado que hablamos de fútbol que mejor que una pelota ⚽️
En la semana 26/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a una gran cantidad de estadísticas de la competición. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, esta semana me he centrado más en representar los hitos claves de la competición más que en un análisis exhaustivo de datos.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y añadir otros detalles que puedan ser relevantes. Seguidamente os muestro los 5 hitos principales generados por la IA:
1. La Primera Eurocopa (1960)
La Eurocopa de Naciones se celebró por primera vez en 1960. Este torneo inaugural tuvo lugar en Francia y fue ganado por la Unión Soviética, que derrotó a Yugoslavia 2-1 en la final celebrada en París. Este evento marcó el inicio de uno de los torneos de fútbol más prestigiosos del mundo, con solo cuatro equipos participando en la fase final. Indicar que en esta primera edición España 🇪🇸 debería haberse enfrentado a la Unión Soviética en cuartos de final, pero el Régimen de Franco impidió que se celebrara este partido, y España quedó eliminada.
2. La expansión a 16 equipos (1996)
Hasta 1992, la Eurocopa contaba con solo ocho equipos en la fase final. Sin embargo, en 1996, el torneo se expandió a 16 equipos, permitiendo una mayor representación de países europeos. Este cambio tuvo lugar en Inglaterra y fue un hito importante en la historia de la competición, ya que aumentó la competitividad y la emoción del torneo. Alemania se coronó campeona en esta edición, venciendo a la República Checa en la final.
3. Grecia, Campeón Sorpresa (2004)
Uno de los momentos más sorprendentes en la historia de la Eurocopa ocurrió en 2004 cuando Grecia, contra todo pronóstico, ganó el torneo. Bajo la dirección del entrenador Otto Rehhagel, Grecia adoptó un enfoque defensivo y táctico que los llevó a vencer a equipos como Francia y Portugal, a quienes derrotaron 1-0 en la final. Este triunfo fue considerado una de las mayores sorpresas en la historia del fútbol.
4. España y su Dominio (2008 y 2012)
España hizo historia al ganar consecutivamente las Eurocopas de 2008 y 2012, convirtiéndose en el primer equipo en lograrlo. En 2008, bajo la dirección de Luis Aragonés, España venció a Alemania 1-0 en la final. Cuatro años después, con Vicente del Bosque como entrenador, España derrotó a Italia 4-0 en la final, mostrando un estilo de juego basado en la posesión y el toque, conocido como «tiki-taka». Estos triunfos consolidaron a España como una potencia futbolística mundial.
5. La expansión a 24 equipos (2016)
La Eurocopa de 2016 en Francia fue la primera en contar con 24 equipos en la fase final, un aumento significativo respecto a las ediciones anteriores. Este cambio permitió una mayor participación de países y más partidos emocionantes. Portugal se coronó campeón por primera vez en su historia al vencer a Francia 1-0 en la final, con un gol en tiempo extra de Éder, a pesar de perder a su estrella Cristiano Ronaldo por lesión durante el partido.
Estos hitos han sido fundamentales en la evolución de la Eurocopa, convirtiéndola en un torneo cada vez más competitivo y popular en el panorama del fútbol mundial.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mini Mind Map #RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de diferentes estadísticas sobre las 16 ediciones de la competición. Y en este caso me he limitado a tomar una variable, que país ha sido el vencedor en cada una de las ediciones.
Diagramas de barras
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes países ganadores.
📊 Visualización de datos
Este gráfico lo he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es darle un aspecto de historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro el gráfico tuneado que he creado, …
El DataStoryTelling …
Data storytelling#RetoVTVD2024 week 26/2024 #makeovermonday Eurocopa 2024
En el gráfico puedes encontrar la siguiente información:
Los países ganadores y el número de ediciones que ha ganado cada uno de ellos.
En cada una de las barras se incluya la edición o ediciones concretas, indicando los años de celebración.
El color verde indica los países que han alcanzado las semifinales en la edición 2024.
A partir de esta diapositiva como apoyo visual podríamos una historia y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
En particular, en este caso mi objetivo es que hagas una predicción de quién será el ganador de la edición de 2024, y puedes dejarla en los comentarios.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
Añade en un comentario tu pronóstico sobre quién será el ganador de la edición 2024…
En la semana 25/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar los datos deMuertes por Desastres Naturalesdatos de un artículo en ourworldindata.org. Sin embargo, tras una exploración de los mismos me he dado cuenta que todo apunta a un fenómeno que lo cambia todo «el cambio climático«, por lo que con ayuda de la web de statista y sus datos, he modificado ligeramente la orientación del DataStoryTelling de la semana 25/2024.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate, como indicaba este no será el motivo central del Mapa Mental final por el cambio de orientación.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación de los mejores gráficso 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado únicamente gráficos de barras.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, aunque si que me he apoyado en Tableau Public para la inspección de los datos. Tras el análisis he creado el storytelling con KeyNote, la herramienta de presentaciones de Apple.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, y aunque esta semana no será la imagen central del Mapa Mental que crearé relacionado con el caso. Este lo publiqué al principio de la semana para que si alguien se animaba se uniera a la práctica, pero tras analizar los datos lo he cambiado.
#RetoVTVD2024 week 25/2024 #makeovermonday Muertes por desastres naturales
En la semana 25/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a las muertes mundiales por desastres naturales. Sin embargo, tal y como te adelantaba antes, aunque esta fue mi presentación inicial del tema de la semana, tras el estudio del mismo he cambiado la orientación hacia la causa principal del aumento de muertes «el cambio climático«.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y está incluido en la información proporcionada. Seguidamente os muestro las 5 conclusiones principales generadas por la IA:
Aquí tienes un resumen con las conclusiones que genero ChatGPT 4o al interpretar directamente los datos en formato csv del reto de la semana:
Impacto de las Altas Temperaturas. Las muertes por temperaturas extremas han aumentado dramáticamente en el siglo XXI.
Inundaciones Devastadoras. Países como China y Bangladesh han visto un aumento alarmante en las muertes por inundaciones. Las inundaciones están causando estragos en países vulnerables.
Clima Extremo en América del Norte. Huracanes y tormentas están cobrando más vidas que nunca.
Incendios Forestales en Brasil y Estados Unidos. Las muertes por incendios forestales han aumentado en las últimas décadas.
La Vulnerabilidad de los Países en Desarrollo. Los países con menos recursos sufren más muertes y daños por desastres naturales.
Cada acción cuenta para mitigar el cambio climático. Podemos hacer la diferencia con acciones individuales y colectivas.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mind Map #RetoVTVD2024 week 25/2024 #makeovermonday Muertes por desastres naturales
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de datos sobre las muertes producidas por desastres naturales en el mundo durante los Siglos XX y XXI. Para completar el contexto general he añadido adicionalmente más datos desde la web de Statista. Para la representación de los datos utilizare únicamente gráficos de barras.
Diagramas de barras
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes continentes, décadas, años y siglos.
📊 Visualización de datos
Estos gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es crear una historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro los gráficos que he creado, y te cuento la historia en formato vídeo…
A partir de estas diapositivas como apoyo visual podríamos preparar nuestro discurso o ponencia. Es decir, tienes que crear una historia y usar los datos para apoyarla y darle la credibilidad que merece.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
En la semana 23/2024 de #makeovermonday la propuesta es visualizar los datos deIdentidad LGTB en EE. UU.y específicamente la información disponible es la obtenida de las encuestas realizadas por Gallup entre 2012 y 2023. Adicionalmente he utilizado también los datos de encuestas de Ipsos descargadas desde statista.
¿Qué encontrarás en este artículo?
El desarrollo de esta semana, y las herramientas utilizadas para llevarlo a cabo han sido los siguientes:
Presentación del caso de la semana. Pequeño diseño / Metáfora Visual o pieza gráfica que represente el tema. Utilizaré Procreate.
Resumen de las ideas principales del artículo. Herramienta utilizada ChatGPT 4o 🤖
Visual Thinking. Generación de un Mapa Mental (Mind Map) en base a las ideas 💡 del resumen. La herramienta utilizada Procreate con iPad Pro y Apple Pencil.
Análisis 📈 de los datos. Determinación del mejor gráfico 📈 a utilizar para el caso. En este caso he utilizado varios tipos de gráficos básicos. Gráficos de barras, barras apiladas, líneas, y diagrama de pendiente.
Visualización de los datos.📊 Para este caso y dada la simplicidad de los datos no utilizaré una herramienta de visualización especializada, simplemente crearé el storytelling con KeyNote, la herramienta de presentaciones de Apple. Preparada para crear de una forma muy sencilla estos tipos de gráficos con conjuntos de datos tan reducidos.
🎙️ Presentación del caso
#MakeoverMonday es una fuente de inspiración para aplicar la práctica deliberada y forzarnos a desarrollar nuestras habilidades en el apasionante mundo de la Visualización de Datos y de paso, aprovechando el tema, también para practicar el Visual Thinking.
Para empezar a meternos harina y con iPad en mano, he creado lo que sería la presentación del tema de la semana, y que a la postre será la imagen central del Mapa Mental que crearé relacionado con el caso. Lo publiqué al principio de la semana para que si alguien se animaba se uniera a la práctica.
En la semana 23/2024 los datos que se nos proporcionan son los relativos a las encuestas sobre identidad sexual realizadas por Gallup durante el periodo 2012 – 2023 en EE.UU.
💡 Resumen de las ideas principales
Para realizar el resumen del artículo he utilizado ChatGPT 4o, y el resultado no deja de sorprenderme 👍, no por ello deja de ser necesario revisar que todo lo indicado es correcto y está incluido en la información proporcionada. Seguidamente os muestro las 5 ideas principales generadas por la IA:
Aquí tienes un resumen con las cinco ideas principales del artículo:
Aumento en la Autoidentificación LGBT+ en Estados Unidos: La encuesta de Gallup revela que el 7.2% de los adultos estadounidenses se identificaron como LGTB en 2022, estableciendo un nuevo récord. Este aumento es especialmente notable entre la Generación Z, con un 22.3% identificándose como LGTB en 2023, comparado con el 15.9% en 2020. Los Millennials también muestran un incremento significativo, pasando del 5.8% en 2012 al 11.2% en 2022.
Generación Z Lidera en Diversidad Sexual: Los datos de Gallup destacan que la Generación Z (nacidos entre 1997 y 2004) es la más propensa a identificarse como LGTB, con un 22.3% en 2023. Esto sugiere una mayor aceptación y apertura entre los jóvenes hacia las identidades LGTB, en contraste con generaciones mayores como los Baby Boomers y la Generación Silenciosa ( que he decidido no incluir), y que muestran porcentajes significativamente más bajos (2.3% y 1.1% respectivamente en 2023).
Comparación Global de Identificación LGTB: Según el estudio de Ipsos, Estados Unidos se encuentra en la mitad superior de los países con mayor proporción de personas que se identifican como LGTB, con un 12%. Este porcentaje coloca a Estados Unidos por encima del promedio global del 9%, pero por debajo de países como Países Bajos (17%) y Tailandia (15%).
Influencia de la Edad en la Autoidentificación LGTB: Tanto en la encuesta de Gallup como en la de Ipsos, se observa que los individuos más jóvenes son más propensos a identificarse como LGTB. Mientras que el 17% de la Generación Z a nivel global se identifica como LGTB, solo el 5% de los Baby Boomers lo hace. Esto indica una tendencia generacional hacia una mayor autoidentificación LGTB a medida que disminuye la edad.
Evolución de la Percepción Social: La creciente identificación LGTB entre las generaciones más jóvenes puede estar relacionada con una mayor aceptación social y visibilidad de las personas LGTB. La diferencia notable en los porcentajes de autoidentificación entre generaciones sugiere que las actitudes y la visibilidad han mejorado con el tiempo, permitiendo que más personas se sientan cómodas expresando su identidad.
Y como todas las semanas, ¿Qué tal si le damos un toque más visual utilizando IH (Inteligencia Humana)?
👁️ Visual Thinking
El resumen anterior generado por IA (ChatGPT 4o), o un resumen que pudiéramos realizar nosotros requeriría de una lectura concentrada para entender todos los datos, pero no me cabe ninguna duda de que una representación visual de estas mismas ideas en un Mapa Mental facilitará la rápida comprensión de la situación en general.
Seguidamente te muestro un Mind Map tuneado, ya que realmente no cumple estrictamente con las reglas de un Mapa Mental. Yo lo denomino Mini Mapa Mental o MMM, y se trata de un mapa mental con la 💡 idea central y únicamente un primer nivel de ideas fundamentales. A partir de este primer esqueleto podríamos seguir ramificando y completando con ideas de más detalle.
Mind Map #RetoVTVD2024 week 23/2024 #makeovermonday Identidad LGTB
📈 Análisis de datos
Los datos que nos proporciona el reto en esta semana, tal y como os comentaba antes, son un conjunto de datos muy reducido sobre encuestas de Gallup en EE.UU. Para completar el contexto general he añadido adicionalmente otra encuesta de Ipsos, pero no deja de ser un pequeño conjunto de información. Así pues, me inclino por gráficos de barras y líneas elementales razón por la cual no necesitaremos una herramienta especializada en visualización de datos y simplemente utilizaré KeyNote de Apple para crearlos usando sus herramientas básicas.
Diagramas de barras y barras apiladas
Es un tipo de gráfico perfecto para comparar diferentes categorías en base a una única variable. En el caso que nos ocupa utilizaré un gráfico de barras simple para la comparación entre diferentes países, y un gráfico de barras apiladas para visualizar las diferentes generaciones en un determinado momento.
Gráfico de líneas y de pendiente
Ya hemos utilizado este tipo de gráficos en otras ocasiones, y en nuestro caso lo usaremos para ver la variación de los datos año a año, y lo volveremos a usar reduciendo las lineas a dos puntos, transformándolo en un gráfico de pendiente.
📊 Visualización de datos
Estos gráficos los he generado directamente con KeyNote de Apple. Sin embargo, tal y como aprendí en el curso de Visualización de Datos de Latinometrics en Plazi, lo que tenemos que hacer con nuestros hallazgos en los datos es crear una historia, un DataStorytelling. Así que seguidamente te muestro los gráficos que he creado, y te cuento la historia en formato vídeo…
El DataStoryTelling en imágenes…
El DataStoryTelling
Aumente la identificación LGTB en EE.UU. 23/2024 #makeovermonday
A partir de este punto podríamos seguir ampliando la historia, o si finalmente no nos convence podríamos darle otra orientación. Es decir, tienes que jugar con los datos.
💭 ¿Qué te ha parecido el reto de esta semana?
⭐️ Me encantaría ofrecerte más detalles sobre el caso de la semana para asegurarme de que estás obteniendo el máximo provecho de este reto. Profundizar en aspectos específicos que puedan ser de mayor ayuda o facilitar orientación adicional sería mi objetivo, pero necesitaría saber en que puntos te gustaría que extienda la información. Y por supuesto, si observas que estoy cometiendo algún error y me ayudas a corregirlo sería fantastico.
Además, tu perspectiva y experiencia personal serían muy valiosas para enriquecer el contenido, ya que podrías compartir la forma en que consideras que los datos del caso de la semana deberían ser presentados. Estoy ansioso por recibir tus comentarios y continuar esta conversación de manera constructiva.
😃 ¡Muchas gracias! , volveré con el siguiente reto.
