martes, 9 de noviembre de 2010
http://www.google.cl/url?sa=t&source=web&cd=9&ved=0CEIQFjAI&url=http%3A%2F%2Fwww.sladeguayaquil2010.com%2Fpresentaciones%2FDIA1%2FMagistrales%2FModelo%2520Delta.%2520Arnoldo%2520Hax.ppt&rct=j&q=arnoldo%20hax%20ppt&ei=clLZTKjBK4T6lwfdwe36CA&usg=AFQjCNFRyskHo0uB1Tzxue9K_oPvWWWunw&sig2=h_VMYgmTweJQDpwlhNSsZw
Arnoldo Hax is an internationally known expert in the fields of strategic management and operations management. His primary research focuses on the development and implementation of formal strategic planning systems for business firms. He recently co-authored The Delta Project: Discovering New Sources of Profitability in a Networked Economy, which provides a new comprehensive strategic framework. Other books co-authored by Hax are The Strategy Concept and Process: A Pragmatic Approach; Strategic Management: An Integrative Perspective, 1st and 2nd editions; Production and Inventory Control; and Applied Mathematical Programming. He also edited Studies in Operations Management; Planning Strategies That Work; and Readings in Strategic Management.
El ingeniero UC, Arnoldo Hax, fue investido doctor 'honoris causa' por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) como reconocimiento de sus investigaciones en el desarrollo e implantación de sistemas formales de planificación estratégica para empresas.
A propuesta de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Hax recibió el título y sus símbolos del rector de la UPM, Javier Uceda, según informó la universidad.
Hax es reconocido internacionalmente como uno de los grandes expertos en las áreas de la Gestión Estratégica, Gestión de Operaciones e Investigación Operativa, que son disciplinas básicas de la Ingeniería de Organización.
Nacido en 1936, el doctor Hax estudió Ingeniería Industrial en la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde fue el número uno de su promoción.
Ha ejercido la actividad académica tanto en Chile como en EEUU, donde amplió su formación. Ha enseñado en la Harvard Business School y la Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology; ha desarrollado nuevos modelos para ayudar a la toma de decisiones y a la gestión y estrategia empresarial, y ha trabajado de consultor en empresas como Coca Cola, Motorola, General Motors, Citibank, Westinghouse Electric o 3M.
En el modelo 'Delta', Hax propone una gestión de las actividades empresariales enfocada hacia el cliente más que al mantenimiento de las ventajas competitivas en relación con otras compañías.
A propuesta de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Hax recibió el título y sus símbolos del rector de la UPM, Javier Uceda, según informó la universidad.
Hax es reconocido internacionalmente como uno de los grandes expertos en las áreas de la Gestión Estratégica, Gestión de Operaciones e Investigación Operativa, que son disciplinas básicas de la Ingeniería de Organización.
Nacido en 1936, el doctor Hax estudió Ingeniería Industrial en la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde fue el número uno de su promoción.
Ha ejercido la actividad académica tanto en Chile como en EEUU, donde amplió su formación. Ha enseñado en la Harvard Business School y la Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology; ha desarrollado nuevos modelos para ayudar a la toma de decisiones y a la gestión y estrategia empresarial, y ha trabajado de consultor en empresas como Coca Cola, Motorola, General Motors, Citibank, Westinghouse Electric o 3M.
En el modelo 'Delta', Hax propone una gestión de las actividades empresariales enfocada hacia el cliente más que al mantenimiento de las ventajas competitivas en relación con otras compañías.
Sistemas Expertos
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).
Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:
Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.
Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.
Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.
Un Sistema Experto está conformado por:
Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.
Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
Basados en reglas previamente establecidas.
Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
Ventajas
Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
Consolidar varios conocimientos.
Apoyo Académico.
Limitaciones
Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede procrear hijos.
Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).
Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:
Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.
Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.
Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.
Un Sistema Experto está conformado por:
Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.
Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
Basados en reglas previamente establecidas.
Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
Ventajas
Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
Consolidar varios conocimientos.
Apoyo Académico.
Limitaciones
Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede procrear hijos.
Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.
Inteligencia Artificial
Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:
Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.
Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:
Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.
martes, 19 de octubre de 2010
Programación orientada a objetos
De Wikipedia, la enciclopedia libre
La programación orientada a objetos o POO (OOP según sus siglas en inglés) es un paradigma de programación que usa objetos y sus interacciones, para diseñar aplicaciones y programas informáticos. Está basado en varias técnicas, incluyendo herencia, abstracción, polimorfismo y encapsulamiento. Su uso se popularizó a principios de la década de los años 1990. En la actualidad, existe variedad de lenguajes de programación que soportan la orientación a objetos.jueves, 14 de octubre de 2010
"Tal vez el hilo más fuerte que corre a través del pasado y presente del valle son las ganas de "jugar" con tecnología novedosa, lo que cuando apoyado con un grado avanzado en ingenieria y canalizado por una administracion astuta ha hecho mucho por crear la central electrica industrial que vemos hoy en el valle."[1]
La ubicación de las industrias de alta tecnología en el valle se debió, en gran medida, a William Shockley y Frederick Terman.Terman, profesor de la Universidad de Stanford, consideró que una vasta zona sin utilizar de propiedad de la universidad sería perfecta para el desarrollo inmobiliario e intelectual y estableció un programa para incentivar a los estudiantes egresados a quedarse allí, proveyéndoles de capital riesgo. Uno de los principales éxitos en la historia del programa fue que logró convencer a dos egresados: William Hewlett y David Packard, quienes conformarían la empresa Hewlett-Packard, la cual se convertiría en una de las primeras firmas tecnológicas que no estaban directamente relacionadas con la NASA o la Marina estadounidense.
En 1951 el programa se amplió nuevamente, creando el "Parque Industrial de Stanford" (Stanford Industrial Park en inglés),que consiste en una serie de pequeños edificios industriales que eran alquilados a muy bajo costo a compañías técnicas. En 1954 se instituyó The Honors Cooperative Program, actualmente llamado coop, para permitirle a los empleados de tiempo completo de las compañías obtener títulos universitarios estudiando en un régimen de media jornada. Las primeras compañías firmaron acuerdos de cinco años en los cuales establecían que pagarían el doble de la matrícula por cada estudiante para cubrir los gastos. Hacia mediados de los 50 la estructura de lo que posteriormente permitiría la creación del "valle" se encontraba en una etapa ascendente gracias a los esfuerzos de Terman.
Fue en esta atmósfera en la que un antiguo californiano decidió mudarse allí. William Shockley, quien había abandonado Bell Labs en 1953 por un desacuerdo sobre la forma en que se había presentado el transistor al público, ya que debido a los intereses de patentes, se relegó su nombre a un segundo plano en favor de los coinventores John Bardeen y Walter Houser Brattain. Tras divorciarse de su mujer, volvió al Instituto de Tecnología californiano donde había recibido su grado en Ciencias, pero se trasladó a Mountain View para crear Shockley Semiconductor como parte de Beckman Instruments y vivir más cerca de su madre.
Shockley se propuso mejorar el transistor con un diseño de tres elementos (hoy se le conoce como el diodo de Shockley) que obtendría éxito comercial pero cuyo diseño era considerablemente más difícil de construir que el convencional; a medida que el proyecto pasó por varias dificultades, Shockley se volvió cada vez más paranoico. Exigió que los empleados se sometieran a un detector de mentiras, anunció sus salarios públicamente y, en general, se enemistó con todo el mundo, lo que conllevó a que en 1957, ocho de los ingenieros más brillantes, que él mismo había contratado, lo abandonaran para formar la compañía Fairchild Semiconductor.
Durante los años siguientes este hecho se repetiría varias veces; a medida que los ingenieros perdían el control de las compañías que crearon al caer en manos de directivas exteriores, las abandonaban para formar sus propias empresas. AMD, Signetics, National Semiconductor e Intel comenzaron como vástagos de Fairchild o, en otros casos, como vástagos de vástagos.
A comienzos de 1970, toda la zona estaba llena de compañías de semiconductores que abastecían a las compañías de computadores y éstas dos, a su vez, a las compañías de programación y servicios. El espacio industrial era abundante y el alojamiento aún barato. El crecimiento se vio potenciado por el surgimiento de la industria de capitales de riesgo en Sand Hill Road que fundó Kleiner Perkins en 1972; la disponibilidad de estos capitales estalló tras el éxito de 1,300 millones de dólares por la OPA (oferta pública de acciones) de Apple Computer en diciembre de 1980.
Haciendo mérito de esta herencia, el valle es la sede de la cadena de alta tecnología Fry's eletronics. El Valle del Silicio demuestra el triunfo del capitalismo occidental, en cuanto a economía y desarrollo se refiere, siendo esta una de las regiones más prosperas del Estado de California.
En Europa el concepto equivalente a Silicon Valley es el de los parques tecnológicos, que son espacios específicamente creados para empresas de carácter tecnológico. En Europa existen muchos de ellos especialmente en las proximidades de las ciudades de mayor tamaño.[2]
[editar] Compañías renombradas
Miles de empresas de alta tecnología han establecido sus cuarteles generales en el Valle del Silicio; la siguiente lista son algunas de las que figuran en Forbes 500:Adobe Systems | Advanced Micro Devices | Agilent | Altera | Apple Inc. | Applied Materials | BEA Systems | Cadence Design Systems | Cisco Systems | eBay | Electronic Arts| Google | Hewlett-Packard | Intel | Intuit | Juniper Networks | Knight-Ridder | Maxtor | Microchip Technology | National Semiconductor | Network Appliance | Oracle Corporation | Siebel | Sun Microsystems | Symantec | Synopsys | Veritas Software | Yahoo!| Informatica Corporation
Otras compañías famosas con sede también en el Valle del Silicio:
Adaptec | Atmel | Cypress Semiconductor |Flextronics | Handspring | Intermedia.NET | Kaboodle | McAfee | NVIDIA Corporation| Infolink | Palm, Inc. | PayPal | Rambus | Silicon Graphics | Tivo | Verisign | Facebook
Otras compañías famosas con sub-sede también en el Valle del Silicio:
Microsoft: Es el cuartel general de las actualizaciones de Microsoft Windows, Office, Knowledge Base, Hotmail y MSN Windows Live, a pesar de ser Sub-Sede del gigante de informática con sus servidores del Windows Update, el Correo Electrónico gratuito Hotmail y la base de datos de errores y actualizaciones de los programas de Microsoft, la Knowledge Base.
[editar] Universidades
- Universidad de Berkeley - no está realmente ubicada en el Valle del Silicio, estando ubicada al lado opuesto de la Bahia de San Francisco, pero es muy renombrada por los recursos dedicados a la investigación, y sus egresados.
- Universidad Estatal de San José
- Universidad de Santa Clara
- Universidad de Stanford
- San José City College - universidad "comunitaria"
[editar] Ciudades
Algunas de las ciudades de Silicon Valley (por orden alfabético):"Tal vez el hilo más fuerte que corre a través del pasado y presente del valle son las ganas de "jugar" con tecnología novedosa, lo que cuando apoyado con un grado avanzado en ingenieria y canalizado por una administracion astuta ha hecho mucho por crear la central electrica industrial que vemos hoy en el valle."[1]
La ubicación de las industrias de alta tecnología en el valle se debió, en gran medida, a William Shockley y Frederick Terman.Terman, profesor de la Universidad de Stanford, consideró que una vasta zona sin utilizar de propiedad de la universidad sería perfecta para el desarrollo inmobiliario e intelectual y estableció un programa para incentivar a los estudiantes egresados a quedarse allí, proveyéndoles de capital riesgo. Uno de los principales éxitos en la historia del programa fue que logró convencer a dos egresados: William Hewlett y David Packard, quienes conformarían la empresa Hewlett-Packard, la cual se convertiría en una de las primeras firmas tecnológicas que no estaban directamente relacionadas con la NASA o la Marina estadounidense.
En 1951 el programa se amplió nuevamente, creando el "Parque Industrial de Stanford" (Stanford Industrial Park en inglés),que consiste en una serie de pequeños edificios industriales que eran alquilados a muy bajo costo a compañías técnicas. En 1954 se instituyó The Honors Cooperative Program, actualmente llamado coop, para permitirle a los empleados de tiempo completo de las compañías obtener títulos universitarios estudiando en un régimen de media jornada. Las primeras compañías firmaron acuerdos de cinco años en los cuales establecían que pagarían el doble de la matrícula por cada estudiante para cubrir los gastos. Hacia mediados de los 50 la estructura de lo que posteriormente permitiría la creación del "valle" se encontraba en una etapa ascendente gracias a los esfuerzos de Terman.
Fue en esta atmósfera en la que un antiguo californiano decidió mudarse allí. William Shockley, quien había abandonado Bell Labs en 1953 por un desacuerdo sobre la forma en que se había presentado el transistor al público, ya que debido a los intereses de patentes, se relegó su nombre a un segundo plano en favor de los coinventores John Bardeen y Walter Houser Brattain. Tras divorciarse de su mujer, volvió al Instituto de Tecnología californiano donde había recibido su grado en Ciencias, pero se trasladó a Mountain View para crear Shockley Semiconductor como parte de Beckman Instruments y vivir más cerca de su madre.
Shockley se propuso mejorar el transistor con un diseño de tres elementos (hoy se le conoce como el diodo de Shockley) que obtendría éxito comercial pero cuyo diseño era considerablemente más difícil de construir que el convencional; a medida que el proyecto pasó por varias dificultades, Shockley se volvió cada vez más paranoico. Exigió que los empleados se sometieran a un detector de mentiras, anunció sus salarios públicamente y, en general, se enemistó con todo el mundo, lo que conllevó a que en 1957, ocho de los ingenieros más brillantes, que él mismo había contratado, lo abandonaran para formar la compañía Fairchild Semiconductor.
Durante los años siguientes este hecho se repetiría varias veces; a medida que los ingenieros perdían el control de las compañías que crearon al caer en manos de directivas exteriores, las abandonaban para formar sus propias empresas. AMD, Signetics, National Semiconductor e Intel comenzaron como vástagos de Fairchild o, en otros casos, como vástagos de vástagos.
A comienzos de 1970, toda la zona estaba llena de compañías de semiconductores que abastecían a las compañías de computadores y éstas dos, a su vez, a las compañías de programación y servicios. El espacio industrial era abundante y el alojamiento aún barato. El crecimiento se vio potenciado por el surgimiento de la industria de capitales de riesgo en Sand Hill Road que fundó Kleiner Perkins en 1972; la disponibilidad de estos capitales estalló tras el éxito de 1,300 millones de dólares por la OPA (oferta pública de acciones) de Apple Computer en diciembre de 1980.
Haciendo mérito de esta herencia, el valle es la sede de la cadena de alta tecnología Fry's eletronics. El Valle del Silicio demuestra el triunfo del capitalismo occidental, en cuanto a economía y desarrollo se refiere, siendo esta una de las regiones más prosperas del Estado de California.
En Europa el concepto equivalente a Silicon Valley es el de los parques tecnológicos, que son espacios específicamente creados para empresas de carácter tecnológico. En Europa existen muchos de ellos especialmente en las proximidades de las ciudades de mayor tamaño.[2]
[editar] Compañías renombradas
Miles de empresas de alta tecnología han establecido sus cuarteles generales en el Valle del Silicio; la siguiente lista son algunas de las que figuran en Forbes 500:Adobe Systems | Advanced Micro Devices | Agilent | Altera | Apple Inc. | Applied Materials | BEA Systems | Cadence Design Systems | Cisco Systems | eBay | Electronic Arts| Google | Hewlett-Packard | Intel | Intuit | Juniper Networks | Knight-Ridder | Maxtor | Microchip Technology | National Semiconductor | Network Appliance | Oracle Corporation | Siebel | Sun Microsystems | Symantec | Synopsys | Veritas Software | Yahoo!| Informatica Corporation
Otras compañías famosas con sede también en el Valle del Silicio:
Adaptec | Atmel | Cypress Semiconductor |Flextronics | Handspring | Intermedia.NET | Kaboodle | McAfee | NVIDIA Corporation| Infolink | Palm, Inc. | PayPal | Rambus | Silicon Graphics | Tivo | Verisign | Facebook
Otras compañías famosas con sub-sede también en el Valle del Silicio:
Microsoft: Es el cuartel general de las actualizaciones de Microsoft Windows, Office, Knowledge Base, Hotmail y MSN Windows Live, a pesar de ser Sub-Sede del gigante de informática con sus servidores del Windows Update, el Correo Electrónico gratuito Hotmail y la base de datos de errores y actualizaciones de los programas de Microsoft, la Knowledge Base.
[editar] Universidades
- Universidad de Berkeley - no está realmente ubicada en el Valle del Silicio, estando ubicada al lado opuesto de la Bahia de San Francisco, pero es muy renombrada por los recursos dedicados a la investigación, y sus egresados.
- Universidad Estatal de San José
- Universidad de Santa Clara
- Universidad de Stanford
- San José City College - universidad "comunitaria"
[editar] Ciudades
Algunas de las ciudades de Silicon Valley (por orden alfabético):
jueves, 7 de octubre de 2010
martes, 5 de octubre de 2010
III.- La Sociedad en Red.
De Manuel Castells.
Tras visitar el sitio http://jirwebquest.blogspot.com/.
- Realizando el esquema de la investigación.
Introducción: “Sociedad en Red” es un libro que ofrece una detallada descripción de las economías y sociedades actuales, las cuales se caracterizan, según el autor, por tener estructuras altamente descentralizadas, o estructuras en forma de red.
Tarea: Se debe realizar una investigación y desarrollar un informe en donde se describa y analice el texto la “Sociedad en Red” de Manuel Castells.
Proceso: Requiere de Obtener los contenidos y responder ciertas preguntas que permitan desarrollar la investigacion
· ¿que es la sociedad en red?
· ¿cuales son las seis lecciones de la historia de Internet?
· ¿a que se refiere el autor con “la geografía de Internet?
· ¿que es la divisoria digital?
· ¿cual es la relación entre Internet y la nueva economía?
· ¿Cual es su perspectiva acerca de la sociabilidad en Internet?
· ¿relación entre Internet y movimientos sociales?
Recursos:
Texto principal:
Información adicional:
Evaluación: Revisión por parte del profesor en forma detallada y critica.
Conclusión: Realizar un pequeño recuento de las ideas desarrolladas y aprendidas y una pequeña apreciación personal acerca del tema.
Gestión del Conocimiento:
Definiciones | Comentarios |
Constituye una nueva visión para el rediseño organizacional que parte de un diagnostico sobre los conocimientos organizacionales para llegar a un enfoque de una organización que siempre esta aprendiendo y creando y compartiendo conocimiento. | La gestión del conocimiento como bien se refiere esta definición es intangible, pero genera valor en la organización ya que permite que haya aprendizaje |
Es organizar recursos intangibles y capacidades organizativas para obtener objetivos empresariales. La Gestión del Conocimiento se basa fundamentalmente en compartir conocimiento y permitir el uso de dicho conocimiento. | Se asume como un conjunto de procesos que aumenta el capital intelectual de la organización, permitiendo así dar solución a los problemas de forma mas eficiente |
Es un proceso sistemático de encontrar, relacionar, organizar, filtrar y presentar la información de manera de mejorar la competencia de los equipos en áreas específicas. Es decir, buscar, seleccionar, analizar y sintetizar críticamente o de manera inteligente y racional la gran cantidad de información disponible, con el fin de que la organización no tenga que estudiar varias veces un mismo proceso, y de esta forma mejorar el rendimiento organizacional y personal La gestión del conocimiento tiene por objeto obtener, organizar, compartir y enriquecer el conocimiento relevante fundamentalmente con miras al rediseño personal y organizacional. Además persigue crear nuevo conocimiento para contar con visiones creativas y transformadoras. | La gestión del conocimiento en las organización busca convertir el conocimiento y la experiencia y poder utilizarlo como recursos para otros en la organización |
Una definición propia: “Gestión del conocimiento permite dar valor agregado a una organización a través de la gestion de las capacidades intangibles intelectuales, para permitir la sinergia en el funcionamiento de la organización y transmitir conocimiento entre sus partes” Esta definición permite capturar a grandes rasgos el concepto de gestión del conocimiento. | |
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martes, 28 de septiembre de 2010
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