De Magritte, el COVID19 y el Método Científico

René Magritte “Esto no es una pipa”​ (Traducido del título original en francés: “Ceci n’est pas une pipe”​)

Bélgica es un país fascinante, que no solo es la cuna de unos chocolates deliciosos y de unas magníficas cervezas.

El centro neurálgico de Europa ha contado históricamente con unos artistas de la talla de los “primitivos flamencos” (ej: Jan van Eyck), flamantes representantes del “Art Nouveau” (ej: Victor Horta) o un buen elenco de “surrealistas”. Entre ellos destaca René Magritte, entre cuyas magníficas obras hay una serie llamada “La trahison des image” (la traición de las imágenes). En uno de los cuadros de esta serie, Magritte pinta una pipa y debajo de ella escribe “Ceci n’est pas une pipe” (esto no es una pipa). Lo que quiere representar el maestro es que un dibujo de un objeto no constituye el objeto en sí sino tan solo una representación o imagen de éste. Es decir, la representación de la realidad no es la realidad.

Los profesionales del Marketing estamos continuamente representando modelos (por eso mismo somos tantos los ingenieros que nos dedicamos a esta disciplina). La segmentación de un mercado es un ejemplo claro: no puedo crear acciones de marketing para todos y cada uno de mis clientes, por lo que me veo obligado a conceptualizar esa realidad y agrupar tipologías de clientes en arquetipos o “clientes tipo”. Pero en ningún caso deberé de olvidar que a pesar del cuidado que haya puesto en esa segmentación, esa “cliente de 35 años, urbanita y con estudios universitarios” no existe en la realidad sino que se trata de Julia, de Daniela o de Carmen (en otro post reflexionaré sobre por qué no creo en las segmentaciones demográficas, pero eso es otra historia).

En el desarrollo de negocio se utilizan multitud de modelos mentales que nos ayudan a realizar una interpretación simplificada de la realidad. No constituyen la realidad pero ayudan a explicarla. Las 5 fuerzas de Porter, el análisis DAFO, el PESTEL,  el Business Model Canvas,… son modelos que nos han ayudado a gestionar nuestros negocios durante décadas al permitirnos conceptualizarlos.

Todas esas conceptualizaciones nos fueron muy útiles en el pasado, pero mira por dónde llega el COVID19 y pone el tablero de juego patas arriba. TODO lo que dábamos por hecho es arrasado y los que nos dedicamos a preparar las organizaciones para lo que está por venir, nos sentimos por un momento sin referentes históricos sobre los que construir nuestro conocimiento sobre el futuro inmediato.

¿Qué hacemos entonces para generar conocimiento de forma acelerada?

Luc de Brabandere (ex Boston Consulting y profesor de la Ecole Centrale de Paris) nos recuerda en su magnífico programa en Coursera que básicamente existen dos formas de pensamiento y de generación de conocimiento: la inducción y la deducción. Ambas formas las usamos continuamente en el “Método Científico”.

  • Inducción (referir, de lo particular a lo general, de los hechos a las generalizaciones): Supone la observación de casos particulares del mundo real y a partir de ahí generar modelos que expliquen esa realidad. Se basa en conceptualizar, buscar analogías, sintetizar, aplicar un razonamiento heurístico y llegar a una teoría, a una hipótesis de trabajo, a un modelo mental, en un proceso que sigue habitualmente estos pasos:

Observación — Recogida de datos — Análisis de datos — Teoría

  • Deducción (inferir: de los general a lo particular, de las afirmaciones generales a las observaciones particulares): Consiste en a partir de una hipótesis o modelo previamente generado, ir al mundo real y tratar de probarlo. Se basa en la aplicación de la lógica y a partir de ahí la medición para contrastar la hipótesis, de forma que el proceso es típicamente:

Teoría — Hipótesis — Estudio — Medida — Contrastar lo observado

¿Y cuál de las dos aproximaciones es más potente y puede ayudarnos mejor a predecir el futuro en una eventualidad como la del COVID19?

Si Aristóteles formara parte del Comité de Expertos de Sánchez, se iría sin duda a la vía de la Deducción, elaborando una teoría y tratando de confirmarla mediante la inferencia. En cambio, si adoptara un enfoque de forense de CSI, estaría abrazando el pensamiento Inductivo, observando y tratando de referir una teoría. Yo creo que Fernando Simón es más CSI que aristotélico, y eso tiene algunas importantes desventajas al enfrentarnos a un fenómeno como éste sin realizar mediciones masivas en la población, ya que la muestra de datos es muy limitada.

Además, volviendo a Luc de Brabandere, él nos advierte de la dificultad de la inducción y de los sesgos en los que podemos caer mediante el siguiente ejemplo:

Si te pregunto “dime tipos de coches” (deducción), te será relativamente sencillo generar una lista como por ejemplo Mercedes, Audi, Seat,… La lista puede ser más o menos extensa pero la categorización está clara.

Ahora bien, si te pregunto “un coche es un tipo de qué” (inducción) algunas personas pueden decir “de transporte”, otras afirmarán “de herramienta de expresión de estatus social”, incluso podrían decir “de juguete en la infancia”. Como puedes ver, la categorización en un marco de referencia o modelo mental puede ser mucho más compleja y dependerá mucho más del observador.

El problema adicional de la inducción es que los modelos que genera pueden ser más o menos útiles, pero nunca podemos garantizar que sean 100% ciertos (“problema de la inducción”). Karl Popper y David Hume lo demostraban con el famoso “cisne negro”. En Europa se consideraba que todos los cisnes eran blancos. Sin embargo, en 1967 exploradores holandeses descubrieron en Australia cisnes negros. De pronto, la teoría de que todos los cisnes debían de ser blancos caía como un castillo de naipes ya que una única observación de un cisne negro desmontaba la categoría de “cisne” habitual hasta la fecha.

En el caso del COVID19 la cosa se complica:

  • Método inductivo: ante la falta de datos históricos sobre el comportamiento de este virus en base a los cuales elaborar una teoría y las limitadas capacidades para elaborar test que el sistema sanitario está demostrando y que serían necesarios para generar una riqueza de datos suficiente, resulta complejo poder elaborar un modelo.
  • Método deductivo: si asumimos que la nueva pandemia pueda comportarse de forma análoga a otras anteriores podemos generar modelos e ir contrastando su bondad a medida que tenemos nuevos datos. Sin embargo, el riesgo de que esta vez la enfermedad se comporte de una forma muy diferente y seamos conscientes del fallo de nuestro modelo demasiado tarde (ej: apuesta por la inmunidad del grupo de EEUU y de Reino Unido) es inasumible por una sociedad moderna.

Para organizaciones empresariales que deben de tomar decisiones actuales en base a perspectivas futuras el reto es parecido. Jugársela a una carta e ir viendo si fue la correcta sería muy eficiente para desplegar estrategias, pero puede convertirse en suicida. Ir observando la realidad e ir ajustando el modelo no será un proceso muy eficiente ni ágil, pero probablemente reduzca el riesgo global de la decisión.

Así como en los procesos de Innovación y el Diseño se aplica de forma consecutiva e iterativa el pensamiento convergente y el divergente, probablemente la estrategia más adecuada para las organizaciones en este caso sea ir abrazando la Inducción y la Deducción de forma acompasada.

Cierro este post de nuevo con Magritte, deseando que próximamente se abran las conexiones aéreas Madrid – Bruselas y así poder disfrutar de primera mano de sus pinturas en el magnífico Magritte Museum https://www.musee-magritte-museum.be/en . Además de disfrutar de sus pinturas, recordar que la representación de la realidad no constituye la misma, resulta muy instructivo.

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“Nota: esta constituye la primera de una serie de reflexiones personales que iré compartiendo en próximas semanas sobre el impacto del COVID19 en las organizaciones”

Fallar es caro, pero necesario

“Fallar esta permitido, lo obligatorio es levantarse”

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Silicon Valley es un referente en muchas cosas. La cultura de innovación, el crecimiento exponencial, la creación de nuevos modelos de negocio o transferencia tecnológica entre el entorno universitario a empresas. Pero detrás de todo esto hay un secreto, y es la cultura del fallo.

La cultura del fallo no consiste en premiar el fallo. Creo que muchas de las frases e imágenes motivadoras que vemos en redes sociales últimamente está ligeramente equivocadas. Lo importante no está en equivocarse, no está en fallar. Esto es consecuencia de otros dos conceptos importantes, pero que no deben ser el objetivo. En ningún caso, ninguna empresa apuesta por fallar, lo que apuesta es por probar y realizar tests.

 

La cultura de fallo se basa en realizar pruebas

Si quieres conseguir resultados diferentes, no puedes seguir utilizando los métodos de siempre. La forma de evolucionar es probar nuevas hipótesis, es probar y ajustar nuestro producto o nuestro modelo de negocio.

Tenemos que desaprender lo aprendido. Lo que era cierto hace un tiempo, puede no serlo ahora. Tenemos que aprender a gestionar la incertidumbre y falta de claridad, de forma de que nos bloqueemos, o pensemos que esperando todo se solucionará. Es necesario tomar la iniciativa, para que comprobemos nuevas hipótesis, que probemos nuestras ideas. En algún otro post hemos hablado de los ejemplos de Nokia o de Kodak. Pero hay muchos otros ejemplos que podríamos citar. Muchas de estas empresas se centraron solo en sus productos, y no supieron evolucionarlos pensando en lo que el cliente quería.

En general, lo normal en las empresas es apostar por aquellos productos o servicios que funcionan y la estrategia es seguir haciéndolo asumiendo que la situación va a ser la misma durante mucho tiempo (por no decir de por vida). Sin embargo, como podemos comprar en nuestro día a día, esta forma de gestión ya no funciona. Los patrones de consumo cambian, al igual que las necesidades de los consumidores. Esto requiere no solo evolucionar el producto, sino el modelo de negocio (el modelo de suscripción por ejemplo), pero también muchos de los procesos internos. La innovación, las pruebas y la cultura del fallo debe extenderse a lo largo de toda la empresa.

Debemos intentar ir siempre un paso por delante, debemos intentar comprobar como evolucionar, y para ello debemos plantear hipótesis. Esas pruebas deben ser para comprobar esas hipotesis. La clave del éxito será plantear hipotesis, lo suficientemente interesantes para probar. Tendremos que ser rigurosos en la política de que hipotesis probar, pero sabiendo que eso nos puede llevar a la misma situación anteriormente mencionada, donde no se prueba nada por que pensemos que no merezca la pena. Por lo tanto, lo que tendremos que ser es rigurosos en cuanto a la hora de formulas las hipotesis. Aunque nadie nos asegurara el éxito de las pruebas de esas hipotesis, lo que si podemos hacer es comprobar solo aquellas hipotesis que estén listas para probar.

No sabemos que métricas utilizar

Las métricas son fundamentales. Y debemos mirarlo desde dos puntos de vista. Por un lado las métricas con las que vamos a validar la pruebas realizadas con estas hipótesis. Tenemos que saber cuando podemos dar por válidas esas hipotesis, basado en un acuerdo previo a realizar esas pruebas. Se trata de establecer unos criterios de aceptación acordados por todo el equipo que trabaje en estas validaciones. No solo será un criterio objetivo para seguir adelante en esta experimentación, sino que también servirá para refutar nuestra trabajo frente a la dirección o cualquier otro equipo con el que necesitemos contactar a la hora de escalar de forma masiva o definitiva esa solución.

Pero por otro lado, y creo que esta es la parte más complicada, se trata de cambiar la forma en la que nos evalúan o se evalúa nuestro trabajo. Muchos, por no decir todos, tenemos revisiones anuales donde revisaremos con nuestro responsable directo la consecución, o no de nuestros objetivos. Si pensamos en que métricas se suelen utilizar, en muchos casos evitar la innovación. Evitar que se realicen experimentos, porque de esa forma no conseguiremos los objetivos, que están formulados para que todo esté previsto, controlado y no se salga del éstandard.

Mucho de los métodos con los que se gestionan las empresas están basados en la forma de pensar durante la industrialización, donde se buscaba la estandarización, la economía de escalas, la minimización de la variación en los resultados. Ejemplos claros son el famoso lean sigma que tanto éxito le dio a Toyota. Este método buscaba anomalías en la producción, para asegurar que todos sus productos eran exactamente iguales. Pero la forma en la que sea hacen previsiones de ventas, cuyo origen está en la forma de gestión de hace mucho tiempo donde la demanda se podía controlar, y el ajuste de la producción era necesario. Obviamente no digo que estos métodos no sean válidos hoy en cierta forma, pero si creo que al evitar las desviaciones también están evitando la innovación. Para innovar es necesario hacer experimentos basados en hipótesis, y para ello, las métricas con las que medimos todo tienen que permitirlo

 

 

Fallar es caro, pero no probar puede salir mucho mas. Y lo hemos visto en muchas empresas. Kodak, que pensó que el carrete de fotos duraría de por vida, y aunque fueron de los primeros en experimentar con las cámaras digitales, no dieron el salto y no apostaron por el cambio. Algo parecido paso con Nokia, y algunos otros casos que hemos mencionado en otro post

La cultura del fallo mal explicada o gestionada es igualmente peligrosas. Muchas veces se populariza el concepto de fallar es bueno. Lo bueno es probar, y aprender de ese fallo ,pero no fallar en si mismo. Aunque debemos andar con cuidado, aunque probar sea bueno, debemos saber que probar y como hacerlo.

 

Los sesgos de la inducción

“Una teoría puede probarse mediante experimentos; pero no hay ningún camino que conduzca de los experimentos a la teoría.”

Albert Einstein

 

¿Serías capaz de decirme secuencias de tres números que cumplan con la misma regla que cumple la secuencia : 2, 4, 6?

La primera respuesta probablemente sería: 8, 10, 12 y yo te diría “efectivamente, esa secuencia cumple la misma regla”. En ese momento te envalentonarías y me dirías otra secuencia: 14, 16, 18 y yo me vería obligado a decirte que también esa secuencia cumple la misma regla.

El problema de la línea de trabajo que has emprendido es que te hace creer que la regla es algo así como “cada secuencia se compone por un número, al que se le suma 2 y al resultado se le vuelve a sumar 2, es decir: n, n+2, n+4”.

Podría ser sin embargo que decidieras emprender otra estrategia de búsqueda tratando de “remar contracorriente” o buscar “la excepción que confirma la regla”. Por ejemplo, que te atrevieras a decir: 2, 4, un billón a lo que yo te respondería de nuevo que esa secuencia también cumple la regla.  Extrañado con ese billón que encaja con la regla te decides por una secuencia diferente: 3, 2, 1. Y es en ese momento en el que respiras por fin aliviado cuando yo te digo: “esa secuencia NO cumple con la regla”.

De pronto has visto la luz. La regla que genera las secuencias de tres números es mucho más sencilla de lo que creías: son series de números ascendentes (sin ninguna otra relación entre ellos).

El problema ilustrado lo describe maravillosamente bien Luc de Brabandere en su curso “What managers can learn from great philosophers”. El ser humano es formidablemente bueno tratando de validar hipótesis, trabajando en modo deductivo. Pero es un absoluto desastre generando hipótesis correctas en modo inductivo, ya que cae presa de múltiples sesgos. Al éxito o fracaso de nuestro negocio sabremos encontrarle una explicación que encaje con el resultado y creamos de esta forma que es la que lo justifica. Sin embargo, que esa explicación sea compatible con ese resultado empresarial no significa necesariamente que sea la que lo explique.

Resulta mucho más eficaz trabajar contra la hipótesis ya que si bien cien mil casos que la confirmen no aseguran que sea la correcta, nos basta con un único caso que no la cumpla (un “cisne negro”) para invalidarla. Y es que la explicación a cierto fenómeno depende sobremanera del marco de referencia que usemos para atacarla.

La próxima vez que trates de explicar el éxito de un lanzamiento de producto a través de cierta hipótesis, piensa si de verdad es la que lo explica o puedes anularla con tan solo un caso en el que no se cumpla.

 

Lean Startup, descubriendo el método

Celso Masid

Senior project manager. Ingeniero de Caminos. MBA por el IE

Al igual que el Lean Manufacturing creado y desarrollado por Toyota en los años 50 supuso un nuevo enfoque en la producción en el ámbito industrial, Lean Startup es un nueva manera de afrontar la gestión de empresas, muy en particular, a las de nueva creación. Aunque Lean Startup nace como método científico focalizado en la gestión de empresas nacientes o startups, sin duda es también un potente método para aquellas empresas que pelean en mercados maduros y buscan nuevos productos y servicios que poner en el mercado.

El método Lean Startup debe gran parte de su difusión al éxito del libro “El método Lean Startup” de Eric Ries (@ericries) uno de los más relevantes (si no el máximo) representantes de este método a nivel mundial. Éste fue alumno aventajado de Steve Blank (@sgblank), quien tras la publicación de su libro “Four Steps to Epiphany”  sentó las bases de una de las partes más relevantes del método, por lo que se le podría considerar padre del movimiento o al menos ideólogo, aunque haya sido Ries quien le ha dado realmente forma.

A nivel internacional, otro representante muy destacado es Ash Maurya (@ashmaurya, autor del libro “Running Lean”, otro ya clásico). Pero, no hay que irse tan lejos para encontrar practicantes y figuras destacadas. En España, están entre otros Javier Megías (@jmegias), José Antonio de Miguel (@yoemprendo) y Mario López de Ávila (@nodosenlared). Me dejo con seguridad muchos en la lista, espero sepan disculparme. Destaco a estas tres personas,  por ser a las que yo más sigo y porque comparten información de calidad y en cantidad en sus blogs y cuentas de Twitter. Sin duda, son una fuente extraordinaria de documentación y conocimiento y los responsables, sin ellos saberlo, de mi acercamiento al método “Lean Startup” y el fascinante mundo que lo rodea.

¿Qué hay detrás de Lean Startup? Como yo lo veo, un nuevo enfoque de gestión totalmente orientado a la creación de negocios en un marco de incertidumbre; un método fundamentalmente centrado en el descubrimiento constante mediante validación de suposiciones e iteración, focalizado en el conocimiento de las necesidades o problemas del cliente. Un enfoque de verdad centrado en el cliente. O visto de otro modo, es la aplicación del método científico con el ciclo hipótesis-experimento-análisis-validación a la creación de proyectos empresariales.

Supone una forma rompedora de entender el emprendimiento y el desarrollo de empresas y sus negocios. Muy alejado del clásico management predictivo que tradicionalmente se ha estudiado en las escuelas de negocios  (donde me incluyo) enfocado a un entorno cierto y predecible propio del siglo XX y la época industrial, Lean Startup se adapta perfectamente a la nueva realidad que nos ha tocado vivir donde lo incierto y desconocido es lo que hay que gestionar y descubrir. Pero no es una cuestión del momento actual. Es una cuestión de aproximación contrastada a los problemas y necesidades de los clientes, ya que al principio de cualquier aventura empresarial no hay nada más desconocido que éste. Además, rompe definitivamente con la creencia de que el emprendimiento y las nuevas empresas son fruto de una idea genial. Detrás hay gestión y método.

Pero no nos asustemos porque si hemos bebido de las fuentes de un clásico MBA y todo se desarrolla en la incipiente empresa como es deseable, el tiempo invertido en aprender las formas de la gestión más tradicional, no habrá sido en vano. Incluso para hacer un Plan de Negocio, tan denostado, injustamente, por algunos. Porque por definición una startup es una organización temporal cuyo objetivo es encontrar el Santo Grial del negocio: un manera replicable y escalable de ganar dinero. Y para este difícil objetivo el método “Lean Startup” es ideal.

Es por tanto un método que facilita el viaje de la búsqueda y encuentro del cliente y del modelo de negocio para que tras mucho trabajo (y dicen que también algo de suerte) lleguen a encajar todas las piezas. 

El método Lean Startup, así contado tiene mucho de filosófico. A efectos prácticos y más operativos, un Lean Startup al completo y desarrollado, se divide, en tres fases que funcionan en ciclo y se realimentan:

1. Diseño del modelo de negocio. Para ello se suele emplear el Lienzo de Modelo de Negocio o Business Model Canvas popularizado por Alex Ostelwalder (en el caso de startups, se suele emplear la versión adaptada de Ash Maurya, Lean Canvas). Se trata de una herramienta en la que en una única hoja (el lienzo) se esquematiza y sintetiza mediante nueve bloques la manera en la que una empresa crea valor, cómo lo entrega al cliente y cómo genera ingresos de manera rentable. Bloques constituyentes en los que se define: segmentos de mercado (clientes), propuestas de valor, canales relacionales con los clientes, relaciones con los clientes, actividades clave, asociaciones clave, recursos clave, fuentes de ingresos y estructura de costes.

En la versión Lean Canvas, con un enfoque a producto más que hacia la estructura de la empresa, las asociaciones se sustituyen por el problema a resolver; las actividades clave por los atributos de la solución propuesta; los recursos clave por las métricas clave y las relaciones por característica diferencial de la propuesta.

El lienzo, en cualquiera de sus versiones, es la base para las iteraciones, donde se van recopilando las hipótesis y modificando aquéllas que posteriormente se comprueben falsas. Es decir, el lienzo es lo primero que se abre y lo último que se cierra y sirve como “documento de síntesis” y forma parte de la estrategia.

2. Desarrollo de clientes (Customer Development). Es la parte esencial y es fundamentalmente en la búsqueda del negocio. Aquí está la aportación esencial de Steve Blank, derivada de la obra ya citada “Four Steps to Epiphany”.

En este proceso se distinguen dos partes diferenciadas y cuatro pasos hacia la epifanía descrita por Steve Blank: la búsqueda de clientes y de modelo de negocio (descubrimiento de hipótesis y validación de clientes para comprobar si la solución coincide con el problema supuesto >> ajuste producto-mercado) y la ejecución del desarrollo de clientes (creación de clientes o demanda y construcción de la compañía). Porque sin clientes no hay negocio y sin ejecución no hay empresa.

Con la frase popularizada por Steve Blank “la verdad está ahí fuera” o el “get out of the building” se se expresa la necesidad de contrastar las suposiciones. Consiste en salir al mundo exterior donde viven los clientes, ese mundo que existe fuera de la oficina para validar las hipótesis que en el canvas o lienzo se habían empleado para definir en primera instancia el modelo de negocio. Para ello se emplean diferentes técnicas que conllevan trabajo en oficina (comprender el problema y definir la solución) y trabajo de campo mediante la salida al mundo real (comprobación de las hipótesis cualitativa y cuantitativamente). Y, no se me olvide, mucho trabajo, escuchar, interpretar y comprender a los clientes. Un arte muy complejo.

3. Desarrollo ágil (Agile development). Consiste en desarrollar el producto o servicio de manera  incremental e iterativa. No se trata de lanzar desde el inicio un producto completo sino un producto mínimo viable (PMV) con las características que se entienden (solo se tienen opiniones hasta que se verifican) esenciales y más relevantes para resolver problemas o cubrir necesidades de los clientes. Y todo de manera rápida aunque no sea una solución perfecta.

Por lo tanto, tres pasos absolutamente imbricados, que interaccionan permanentemente. Tres fases se dan de manera secuencial pero iterativa, de modo que cada hipótesis no deja de serlo hasta ser verificada en campo y en caso contrario se vuelve a comenzar el circuito “crear-medir-aprender” que Eric Ries describe en su libro para así ir avanzando en la validación de las nuevas suposiciones y acercarse al modelo de negocio final.

Como se puede intuir ya, la potencia del método reside en que mediante la experimentación cada avance que se produce en el proceso de búsqueda de la solución se sustenta sobre hipótesis que han dejado de serlo al haberse verificado. Es lo que se denomina aprendizaje validado. En general, estos pasos se plantean como ciclos rápidos y lotes de trabajo pequeños, lo que reduce el riesgo de desperdiciar recursos (tiempo, dinero y/o materiales). De ahí que a menudo se escuche al referirse al método Lean Startup como “falla rápido, falla barato”. No obstante, sería una importante simplificación reducir el método a esta frase porque la parte relevante es el ya comentado aprendizaje validado que se adquiere en cada ciclo y que va acercando al emprendedor o empresario hacia su modelo de negocio soñado.

Lean Startup es, a mi modo de ver, una revolucionaria manera para conocer al cliente y crear un negocio y un nuevo paradigma de gestión de empresas. Hay muchas técnicas para desarrollar a efectos prácticos el método por lo que os animo a descubrirlas ya que veréis múltiples formas de emplearlas al margen del método.

Creo firmemente que Lean Startup ha venido para quedarse y que poco a poco, no solo la empresas de nueva creación, en las que está calando con fuerza, sino también las ya consolidadas verán en esta metodología y sobre todo en sus principios y en su nuevo enfoque una manera de descubrir con base científica formas para generar valor a sus clientes, presentes y futuros. Y, ¿a quién no le interesa esto?

 

NOTA: Esta entrada fue publicada originalmente por Celso Masid en su manífico blog “De lo que hablan los amigos“. Puedes también seguirle en Twitter: @celsomasid