El CTO de Libelium, Antonio J. Jara

00:00 - 00:54 Hay una evolución clarísima del acceso al dato y la economía del dato, de entender que esos datos existen y son útiles. Hay un descubrimiento a diario de cuánto dato existe y cuánta oportunidad se puede generar. haciendo un símil con Chag-GPT o con la IA generativa, nadie pensaba cuando creó se creó internet al principio que era solo para mostrar en la web los datos del CERT en este proyecto multinacional para lo enseñaban los resultados porque eran de interés global o cuando se empezaban a subir las imágenes de la NASA que de repente hubiese todo ese contenido, todo ese lugar de democratización del contenido fuese a generar todo el conocimiento universal con cosas como Wikipedia.

00:54 - 02:12 Después teníamos una primera revolución que fue todo el conocimiento del mundo parece que es accesible. Luego tenemos una segunda revolución que fue radical cuando dijimos, pero es que no sobre ser contenido relevante como es un libro, la NASA o un acelerador de partículas, es que mi vida, mi parte red social, mi parte humana también es parte de los que pasamos a ser esos generadores de contenido y esos participantes activos y seguimos alimentando algo que al principio era solo militar, luego empezó a ser divulgación de grandes proyectos como la NASA, el CERN de repente empieza a meterse todas las páginas, empresas, con el book de los puntos con el 2000 luego las redes sociales, de repente aparece el internet móvil y ahora llega un killer que no esperábamos que es que gracias a que hemos generado trillones de datasets, desde redes sociales hasta información pública hasta información abierta, información que es la misma en máquina general aparecen esos motores como la guía generativa que son capaces de crear contenido totalmente nuevo y aprenden a hablar, aprenden a escribir, aprenden a razonar, aprenden a distribuir todo ese contenido de una forma nueva, generando nuevos.

02:12 - 02:48 pues lo mismo ha pasado con los datos o sea, era inimaginable cuando empezamos a poner hace 15 años un sensor en Santander nunca imaginaríamos que llegaría un momento en el que de repente ese dato se pudiese poner en valor para diseñar una zona de bajas emisiones para optimizar la movilidad de la ciudad para conseguir que un turista pudiese tomar una mejor decisión hacia donde ir o no ir cuando va a conseguir ir a una ciudad como Santa Aneri, quiere entender cuál es la zona más adecuada para visitar y en qué horario.

02:48 - 03:21 O sea, no era el propósito inicial. Y por supuesto, con la evolución del dato, nos va a pasar que vamos a empezar a descubrir nuevos casos de uso. Y en el dato geoespacial está pasando lo mismo. Tenemos la cantidad de información que hemos visto en las sesiones de datos del subsuelo de una ciudad, de datos de consumos de agua, como estamos haciendo en Benidorm, cada 40 metros sabemos exactamente a nivel minuto, cada minuto cuánto agua se consume con un nivel de precisión de 40 metros.

03:21 - 03:48 Tenemos información satelital que de forma gratuita se actualiza cada 48 horas, de forma de pago se actualiza cada hora, con una precisión que a día de hoy permite ver y leer matrículas a 20 kilómetros de distancia con drones como el MQ9 que lee a 20 kilómetros de distancia, que puede detectar evoluciones de una dana, como en los casos de uso que hemos visto de Donegal, de Valencia, ver evolución hora a hora.

03:48 - 04:02 podemos detectar, hemos de hecho lanzado el dataset europeo de edificios, la evolución de un edificio en su destrucción o construcción, entonces por ejemplo ese es un ejemplo, hemos pasado de datos que eran cada seis meses a datos a cada hora