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Quien es Jeff Calcaterra?
Para comenzar, tiene el título de “Master Inventor” en IBM. Está basado en el research triangle en North Carolina, un área donde hay muchas empresas y de donde sale mucha innovación. Jeff tiene un perfil muy interesante mezclando computación (North Carolina University) con sicología aplicada lo cual lo llevó a meterse en lo que es interfaz de usuario en sistemas multi-usuario. Mucho del tiempo de Jeff está dedicado a hacer investigación alrededor del diseño de la plataforma Bluemix.
Por qué reducir complejidad? Cómo hacerlo?
Los sistemas son cada vez más complejos y plataformas como Bluemix juntan muchas funcionalidades, algunas de ellas que vienen de empresas que IBM compró. Para que los diferentes perfiles de usuarios puedan utilizar las plataformas IBM se centra en el usuario, y utiliza design thinking como aproximación.
En IBM primero buscan entender bien el contexto del usuario, luego se definen prototipos y se exploran estas diferentes alternativas con los usuarios. Durante la entrevista hablamos sobre el ciclo observe - reflect - make. También hablamos del who - what - wow y la priorización de funcionalidades en distintos releases de producto.
Algunos tips prácticos y casos de procesos de diseño
Plataformas como Bluemix incorporan muchas funcionalidades y permiten manipular infraestructura y microservicios por distintos tipos de usuarios. Durante la entrevista hablamos de un caso en el cual el equipo de Jeff trabajó en mejorar la navegabilidad de Bluemix. Para esto tuvieron que entender la situación actual en la que estaba la plataforma y a donde se quería llegar. En base a este entendimiento y al uso del proceso card sorting el equipo fue identificando patrones y prioridades.
Tendencias en diseño de plataformas para Data Science?
Le hicimos la pregunta a Jeff sobre tendencias en diseño de plataformas para Big Data y Data Science.
Hablamos de las necesidades de los científicos de datos y en particular de la necesidad de interconectar servicios e infraestructura. También vimos la importancia de la velocidad para iterar en proyectos de ciencia de datos. Finalmente hablamos de la importancia de permitir que perfiles no tan especializados puedan configurar ambientes. Otro tema que mencionó Jeff fué la posibilidad de facilitar la entrada gradual de empresas pequeñas a Bluemix para que puedan experimentar de poco en poco y crecer sus productos con modelos costo-efectivos.