Batch 5: La experiencia de VOYAGER en Startup Creasphere

Batch 5: La experiencia de VOYAGER en Startup Creasphere

UNIT, empresa dedicada a la creación de productos de inteligencia universal, estuvo entre los once seleccionados para el Batch 5 de Startup Creasphere, siendo los únicos representantes de Latinoamérica.

El Dr. Álvaro Riquelme, Project Manager de VOYAGER, conversó con el equipo de  Roche y Plug and Play sobre los grandes beneficios del programa.

Revisa aquí el video completo

 


DISCOVERY: Desafiando los prejuicios de la seguridad minera

DISCOVERY: Desafiando los prejuicios de la seguridad minera

A finales de noviembre se realizó una presentación del sistema de seguridad minera a potenciales clientes. El evento, realizado en el Hotel NOI, convocó al equipo de DISCOVERY y representantes de Cobre Panamá. La compañía, perteneciente a la multinacional First Quantum Minerals Ltd. (FQM), tiene entre sus principales actividades la exploración, el desarrollo y la minería de metales.

FQM tiene actualmente minas y proyectos de desarrollo en África, Australia, Finlandia, España, Turquía e Hispanoamérica. Actualmente, su principal producto es el cobre, el que supone el 80% de sus ingresos. La adopción de DISCOVERY significa no sólo un gran paso en la proyección internacional de esta solución, sino que además nos permitirá resguardar la integridad física de una mayor cantidad de personas a nivel global.

Seguridad minera: La tarea pendiente de la industria

La naturaleza del trabajo en la minería presenta grandes complejidades en el ámbito de la seguridad. Esto es especialmente cierto para los equipos humanos en terreno, quienes se enfrentan continuamente a la posibilidad de accidentes. Factores como la irregularidad del suelo, el clima y otros elementos, influyen para crear un entorno de trabajo que a menudo pone en riesgo la vida de miles de trabajadores y trabajadoras alrededor del mundo.

Mediante procesamiento de lenguaje natural y computer vision, DISCOVERY genera leading indicators de riesgos conducentes a accidentes graves o fatales. Utilizando mapas de calor, el sistema es capaz de identificar y predecir posibles accidentes en zonas de trabajo, resguardando así cada vida humana. 

Además, su flexibilidad se ajusta a las necesidades de seguridad en cualquier obra. Por lo que se trata de un producto replicable a todas las industrias que impliquen un trabajo en terreno.

 


Día de la Mujer en la Ciencia: Un largo camino por recorrer

Día de la Mujer en la Ciencia: Un largo camino por recorrer

En 2015, la Asamblea General de las Naciones Unidas decidió designar el 11 de febrero como el Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia. La celebración busca conmemorar y reconocer la trayectoria de todas aquellas mujeres que han contribuido a la ciencia. ¿La razón? Si bien se trata de aportes que han probado ser indispensables para el avance de la tecnología y, con ello, de la humanidad, muchas veces sus contribuciones se han visto relegadas a lo anecdótico.

Es claro que el impacto de la pandemia ha traído consigo cifras muy poco alentadoras para las mujeres científicas, especialmente aquellas que se encontraban en los inicios de sus carreras, pero lo cierto es que la situación también ha presentado oportunidades. La gestión de Tsai Ing-wen en Taiwán; Jacinta Arden de Nueva Zelanda y Angela Merkel en Alemania se han transformado en verdaderos bastiones del liderazgo femenino en tiempos de COVID-19. Pero la lista de pendientes apenas se acorta.

"¡Es importante no desperdiciar la capacidad intelectual de la mitad de la población! Piensen en cuantos misterios más se resolverían si todas las mentes capaces que trabajan en un problema, se duplicaran e incluyeran tanto a hombres como a mujeres."

-Marla B. Sokolowski, bióloga canadiense-

Figuras como Ada Lovelace, autora del primer algoritmo codificado de la historia; Hedy Lamarr, inventora del “espectro ensanchado”, tecnología que sentaría las bases para el desarrollo del Bluetooth y Wi-Fi; Margaret Hamilton, responsable de escribir el código de vuelo para las primeras misiones Apolo de la NASA, y Grace Hopper, figura clave en el desarrollo del lenguaje de programación COBOL y responsable de acuñar el término “bug” para describir errores de computación son solo algunas de las grandes voces que han sido relegadas prácticamente al olvido. Pero ¿cómo luchar contra estas injusticias?

El rol de la mujer en la ciencia: Un camino que se sigue pavimentando

Actualmente, se estima que sólo tres de cada diez investigadores en todo el mundo son mujeres. Esta enorme diferencia tiene su origen en las primeras etapas del aprendizaje de niños y niñas, donde los primeros suelen ser incentivados a seguir el camino de las disciplinas científicas.

A esta brecha de género, se suma la indiscutible disparidad salarial. Según datos de la UNESCO, las investigaciones lideradas por mujeres reciben una remuneración menor a aquellas dirigidas por sus contrapartes masculinas. Es por esto que, como mujeres en el mundo de las ciencias y la tecnología, es nuestra responsabilidad seguir luchando y abriendo espacios que nos permitan crear mayores oportunidades para las futuras Marie Curie, Frances Allen, Radia Perlman, Katherine Johnson, Justicia Acuña y tantas otras.

 


Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

En marzo de 2020, el Ministerio de Salud de Chile confirmó la detección del primer caso de COVID-19 en territorio nacional. El hallazgo, que sería el primero de miles de contagios a lo largo del país, dio pie a medidas de aislamiento y una posterior cuarentena que persiste hasta el día de hoy en algunas comunas. Si bien estas restricciones han tenido un impacto negativo en múltiples industrias, lo cierto es que las áreas han encontrado en la pandemia un impulso para mejorar la atención integral.

En este escenario, el mundo de la salud es quizás el más golpeado por la crisis sanitaria. Optimizar la capacidad de diagnosticar y tratar a un número cada vez mayor de pacientes es, sin duda, una necesidad muy previa al coronavirus, pero cuya urgencia claramente aumentó con su aparición. Es aquí donde la tecnología ha comenzado a tomar un rol fundamental en la superación de obstáculos como la imposibilidad de llegar a los centros de asistencia, el manejo de grandes cantidades de pacientes y la gestión de la información correspondiente a cada uno de ellos y ellas.

La aparición de conceptos como “telemedicina” y “trazabilidad” han puesto de manifiesto la importancia de recopilar y almacenar toda la información posible con el fin de generar mejores prácticas. Pero, ¿por dónde empezar y cómo implementar correctamente un protocolo de recopilación de datos?

Interoperabilidad: El lenguaje de los datos

Si bien las nuevas tecnologías traen consigo grandes beneficios para los pacientes y usuarios clínicos, uno de los grandes desafíos actuales es la mantención de un sistema de gestión de datos eficiente. A eso se le suman las complejidades derivadas de la privacidad, especialmente cuando se trata de información sensible, como ocurre en el área médica.

Es por esto que la clave está no sólo en recopilar, sino que también en encontrar la forma de que toda esta montaña de información “hable el mismo idioma”. En este desafío, el concepto de interoperabilidad vendría siendo un verdadero decodificador para permitirnos estructurar la data para poder utilizarla y sacarle provecho en distintas plataformas.

“En el área médica, el dueño de los datos es el paciente. Esto quiere decir que si una persona vive en Rancagua y se quiere venir a vivir a Santiago, toda su información va a quedar perdida en el Hospital de Rancagua a menos que se haya aplicado este criterio de interoperabilidad”, explica Danilo González, Data Scientist de UNIT.

Ante la gran cantidad de fuentes, tipos y formatos de información provenientes del sistema de salud público y privado, soluciones como VOYAGER, utilizan normas internacionales para unificar los datos de pacientes. De esta manera, el equipo clínico a cargo puede tener acceso a un archivo estandarizado, reduciéndose así el tiempo de gestión administrativa y priorizando el diagnóstico, tratamiento y su adherencia al mismo.

“Guardar los datos no solo sirve ante la eventualidad de poner en práctica una solución de Inteligencia Artificial (AI). La gracia es poder manejar la información de cada paciente de manera integral, lo que además entrega una capa de seguridad y credibilidad a la base de datos”, puntualiza el Data Scientist.

 


Expo Day: VOYAGER continúa su viaje

Expo Day: VOYAGER continúa su viaje

Este 3 y 4 de febrero se realizó Expo Day, encuentro que forma parte de la Munich Winter Summit convocada por Plug and Play. Durante dos días de presentaciones virtuales, 38 startups de las industrias de la salud, retail e insurtech, presentaron sus pitch a más de 400 ejecutivos, inversores y la comunidad de emprendedores del Batch 5. Se trató de una oportunidad única para mostrar los avances alcanzados por el proyecto VOYAGER durante estos meses de trabajo.

El encuentro simbolizó el cierre del programa de Startup Creasphere, del cual UNIT formó parte como único representante de Latinoamérica. Se trata de una apuesta potenciada por Plug and Play y Roche, la cual busca crear un escenario para conectar a los principales actores de la innovación en salud a nivel global y potenciar nuevas iniciativas que mejoren el tratamiento de pacientes en todo el mundo.

VOYAGER: Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud

Durante la presentación, Jordaj Zuleta, Chief Design Officer de UNIT, expuso los principales avances del proyecto y recalcó la importancia de Startup Creasphere como apoyo durante el viaje de VOYAGER.

“Estamos enfrentando un problema a nivel global, con más de 470 millones de personas afectadas por diabetes en el mundo”, explicó el directivo durante la presentación, la cual se llevó a cabo en el Main Stage del encuentro virtual. “El verdadero desafío se encuentra en que menos del 50% de estos pacientes son diagnosticados correctamente y, de éstos, menos de la mitad adhieren adecuadamente al tratamiento. Esto genera además un gasto de 2.1 trillones de dólares anuales en el sistema de salud a nivel mundial”.

Las consecuencias negativas del mal manejo de esta enfermedad han sido documentadas extensamente, y su gravedad puede variar desde fallas cardíacas hasta amputaciones e incluso la muerte. En esta línea, VOYAGER busca convertirse en un aliado tanto para los profesionales de la salud como para los mismos pacientes, cuyo bienestar es el objetivo central de esta solución IA.

Privacidad de datos

Durante la presentación, una de las inquietudes de la comunidad asistente que generó mayor reflexión fue la complejidad asociada a la privacidad de datos. La recopilación de información específica de cada paciente es parte integral del funcionamiento de VOYAGER, por lo que el tratamiento adecuado de esta materia prima es crucial.

“Procesamos la data a través de cloud computing bajo estrictas medidas de ciberseguridad, asegurando la anonimidad del paciente. Además, utilizamos técnicas de blockchain para proteger la información ante posibles ataques”, aseguró Zuleta.

 


Aprendizaje automático: Desafíos y falencias de los modelos de entrenamiento

Aprendizaje automático: Desafíos y falencias de los modelos de entrenamiento

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado es una rama de la Inteligencia Artificial (AI), cuyo objetivo es generar técnicas y metodologías para que las computadoras “aprendan”, de un modo similar a como lo hacen los humanos. Esta premisa, aunque podría sonar ambiciosa, hoy es la base de la gran mayoría de las soluciones IA desarrolladas por la industria.

Al interior de esta disciplina, sus investigadores buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas computacionales. Esto, sin tener que escribir los últimos explícitamente; de ahí la utilización del término “aprendizaje”. Los modelos resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio potencialmente infinito de datos. Es decir, deben ser capaces de cierta autonomía. En pocas palabras, la construcción de un modelo de aprendizaje automático implica entrenarlo en una gran cantidad de posibilidades y luego probarlo en un montón de ejemplos similares. 

Sin embargo, la complejidad de esta tarea tiene múltiples dimensiones. Si bien antes de su aplicación el modelo en cuestión debe enfrentar una infinidad de pruebas es distintos escenarios, lo cierto es que todos éstos ocurren en un ambiente más bien controlado, donde las posibilidades de variación son mínimas. Entonces, ¿qué ocurre cuando se lleva al mundo real?

Ambiente de prueba vs. Realidad

No es ningún secreto que, incluso si un modelo específico logra un rendimiento perfecto en el laboratorio, puede presentar -y probablemente presentará- fallas en entornos reales. Esto generalmente se atribuye a una falta de coincidencia entre los datos con los que se entrenó y probó la Inteligencia Artificial (AI) y los datos que encuentra en el mundo. Por ejemplo, una IA entrenada para detectar signos de enfermedad en imágenes médicas de alta calidad claramente tendrá problemas con imágenes borrosas o fotos tomadas con una cámara de mala calidad.

Un grupo de 40 investigadores de Google ha identificado otra causa importante del fracaso común de los modelos de aprendizaje automático. Se trata de un problema conocido como "sub-especificación". El estudio señala que todo proceso de entrenamiento es capaz de producir muchos modelos diferentes e incluso todos ellos pueden llegar a pasar las pruebas finales. 

Sin embargo, la investigación señala que estos modelos diferirán en formas pequeñas y arbitrarias. Estas diferencias van a depender de elementos tales como valores aleatorios dados a los nodos en una red neuronal antes de que comience el entrenamiento, la forma en que se seleccionan o representan los datos de entrenamiento, el número de ejecuciones de entrenamiento, etc. El problema es que, estas variables generalmente se pasan por alto si no afectan el desempeño de un modelo en un ambiente de prueba. Pero el mundo real es otra historia.

Los investigadores llevaron a cabo experimentos similares con dos sistemas de PNL diferentes y tres IA médicos para predecir enfermedades oculares a partir de escáneres de retina, cáncer de lesiones cutáneas e insuficiencia renal a partir de registros de pacientes. Todos los sistemas tenían el mismo problema: los modelos que deberían haber sido igualmente precisos se comportaron de manera diferente cuando se probaron con datos del mundo real, como diferentes escaneos de retina o tipos de piel.

Buscando respuestas

Una alternativa que podría permitir a los data scientists cerrar esta brecha, es diseñar una etapa adicional al proceso de capacitación y prueba. Esto implicaría producir muchos modelos a la vez en lugar de solo uno. Para una empresa como Google, que construye e implementa grandes modelos, este esfuerzo bien podría valer la pena. Sin embargo, la cantidad de trabajo y recursos, tanto materiales como humanos, que implica esta tarea puede estar fuera del alcance de empresas más pequeñas.

 


Startup Creasphere: Equipo de VOYAGER se prepara para el Expo Day

Startup Creasphere: Equipo de VOYAGER se prepara para el Expo Day

Fundada hace dos años en Múnich, Startup Creasphere es actualmente una de las mayores plataformas de innovación para soluciones de salud digital. Roche y Plug and Play fueron los principales gestores de esta iniciativa que hoy reúne a grandes propuestas, las que buscarán cambiar el rostro de la tecnología en el mundo de la medicina. El Batch 5, del que UNIT forma parte como único representante de Latinoamérica, es la más reciente selección de proyectos que contarán con el apoyo de estos gigantes del área de la salud.

Sobre las mentorías recibidas durante el programa, el Dr. Álvaro Riquelme, Project Manager de VOYAGER, aseguró que se trata de instancias extremadamente valiosas y que el aprendizaje obtenido está orientado en expandir el alcance del proyecto. 

"La semana pasada recibimos orientación en aspectos regulatorios del marco europeo para comercialización de dispositivos médicos por parte del profesor Dr. Christian Johner, experto del Johner Institute. Ese encuentro nos dio la posibilidad de entender lo importante que es la cuestión regulatoria y que la mejor práctica es considerarla desde el momento del inicio del proyecto y no al final de este, puesto que involucra asuntos conceptuales tal que podrían requerir una modificación completa del software”, explica el Dr. Riquelme. 

Al respecto, el project manager de VOYAGER  aseguró que, como equipo, han tomado conciencia de la importancia de los marcos regulatorios para potenciar correctamente el proyecto: “En general cuando construimos sistemas lo hacemos con foco en el problema y el negocio, buscando la 'excelencia operacional' sin embargo si dejamos atrás la normativa podemos retrasar mucho el lanzamiento al mercado de un producto".

Expo Day 2021 

Este 4 de febrero, el equipo participará del Expo Day correspondiente al Batch 5, del que forman parte. Se trata de una oportunidad para mostrar los avances generados en el proyecto VOYAGER  a partir de las mentorías y apoyo recibidos de parte de Startup Creasphere.

En esta línea, la enfermera Javiera Soto, quien forma parte de la división Patient Care del proyecto, concretó la entrega de glucómetros a 22 pacientes de los 30 requeridos para la validación técnica. Durante estos días, el equipo continuará afinando detalles para su debut el próximo mes a través de un encuentro en línea con las demás startups y mentores.

“Hemos trabajado arduamente tanto el squad de Voyager como el equipo clínico del Hospital de San Vicente para lograr excelentes resultados, los cuales ya se están materializando”, explica Soto. “Una vez finalizada la entrega y capacitación de los dispositivos ACCU CHEK, comenzaremos con la etapa de recolección y clasificación de datos de cada usuario para, de esta forma, facilitar al clínico respecto al tratamiento más adecuado según el requerimiento”.

En el ámbito intrahospitalario, fueron profesionales del área de nutrición y enfermería quienes utilizaron la herramienta VOYAGER por primera vez, quienes quedaron sorprendidos con su utilidad y el fácil manejo de esta. 

“La siguiente etapa consiste en la capacitación del resto del equipo clínico respecto al uso de Voyager para así, implementar la herramienta del todo dentro del Hospital de San Vicente”, concluye la especialista.

 


Inteligencia Artificial en el mundo clínico: Tecnología al servicio de la salud

Inteligencia Artificial en el mundo clínico: Tecnología al servicio de la salud

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el área de la salud no es una idea nueva. Muy por el contrario, se trata de una noción que ha ido evolucionando con el tiempo. En la actualidad, las dificultades generadas por la pandemia del SARS-CoV-2 han hecho necesaria una búsqueda de nuevas soluciones de optimización para hacer frente a la crisis sanitaria. Ante este predicamento, es necesario plantear una reflexión preliminar: ¿es seguro utilizar estos sistemas en ambientes clínicos?

La desconfianza que se genera en torno a la IA y sus aplicaciones no es nueva, pues está presente en prácticamente todos los rubros donde se utiliza. Si bien es cierto que, como cualquier otra propuesta creada por el humano, su funcionamiento no es infalible, hoy en día la utilización de estas herramientas tiene la capacidad de revolucionar el área de la salud. 

Guía Clínica vs. Motor de Inteligencia Artificial: ¿un dúo irreconciliable?

No es raro escuchar quejas de trabajadores y trabajadoras del área respecto de la cantidad de gestiones administrativas que deben realizar. Por eso, uno de los grandes beneficios de la aplicación de esta tecnología en el ambiente clínico, es que permite enfocar los esfuerzos de los profesionales en lo que realmente importa: la salud de los pacientes. 

Metodologías como las guías clínicas, basadas en la más alta evidencia de estudios y ensayos respecto al mejor tratamiento disponible en base a un conjunto limitado de variables, pueden verse exponencialmente mejoradas con la introducción de un motor de inteligencia artificial.

Esto se debe a que el motor IA es capaz de determinar el mejor curso de tratamiento posible a través del análisis de una gran cantidad de data estructurada. Estos datos se conjugan además con las recomendaciones de guías clínicas, acción que sería imposible de realizar de forma manual.

Pero, ¿qué tan segura es la IA en medicina?

El accidente cerebrovascular (ACV) es la principal causa de muerte en Chile, con una cifra que asciende a los 9.004 fallecidos en el año 2013. Se calcula que anualmente hay 24.964 casos nuevos, por lo que podríamos decir que en Chile hay 69 casos cada día.

El año 2018, la guía clínica de manejo del ACV agudo de la American Heart Association, recomienda el cálculo del ‘mismatch ratio’. Es decir, la relación entre cerebro infartado/cerebro infartándose para extender la ventana de tratamiento de 6 a 24 horas inclusive como evidencia tipo IA.

El único modo de realizar este cálculo es usando una herramienta de Inteligencia Artificial. Esto es prueba de que la aplicación de estas propuestas en medicina se está desarrollando de forma muy rápida para apoyar a los clínicos en la toma de decisiones y que tienen el potencial de generar un real cambio en la cantidad de vidas humanas salvadas.

VOYAGER: A la vanguardia de la IA médica

VOYAGER, desarrollado por UNIT, se enfoca en la mejora exponencial de la gestión de las enfermedades multifactoriales, tanto para quienes las sufren como para quienes las tratan. A través del uso de inteligencia artificial, el sistema es capaz de procesar datos recolectados por interfaces de voz para comprender en profundidad el estado de cada paciente y realizar un seguimiento predictivo y automatizado de su tratamiento.

Es una herramienta que, gracias al uso de Inteligencia Artificial ayuda a los clínicos a tomar mejores decisiones terapéuticas basándose en toda la información clínica del paciente que esté disponible en el sistema

Además, integra una herramienta de captura de datos por voz que apoya a los clínicos con el ingreso de datos de pacientes en su sistema de ficha electrónica.

 


UNIT formará parte de programa para startups patrocinado por Microsoft

UNIT formará parte de programa para startups patrocinado por Microsoft

Comenzamos el año con una excelente noticia: UNIT ha sido seleccionado para participar de un programa global diseñado especialmente para ayudar a las startups a escalar rápidamente. La propuesta, desarrollada por Microsoft, proporciona acceso a tecnologías y una red de asociados para potenciar el desarrollo comercial.

Se trata de una apuesta a nivel internacional y gratuita, la cual está dedicada a impulsar empresas emergentes B2B para que puedan expandir correctamente el alcance de sus compañías. Para ello, se entregan créditos para el uso de servicios como Azure, junto con una ruta de acceso simplificada para vender junto con Microsoft y su ecosistema global de asociados. Durante 2020, las startups participantes aseguraron más de $1.000 millones de oportunidades de ventas con un volumen promedio de transacciones de más de seis cifras.

Un nuevo desafío

La iniciativa representa una gran oportunidad para expandir el alcance de UNIT, tanto a nivel nacional como internacional. Además, este nuevo desafío se alinea con el nuestro compromiso de ser una empresa multicloud que se abre a las mejores soluciones tecnológicas disponibles en el mercado, buscando siempre el estado del arte de la tecnología para desarrollar proyectos que se adapten a las necesidades de nuestros clientes y partners.

“A través de esta colaboración, esperamos poder llevar los servicios ofrecidos por Microsoft y nuestro equipo a los desafíos reales que enfrentan las empresas en la actualidad”, comenta José Tomás Cumsille, Chief Technology Officer (CTO) de UNIT. 

El primer acercamiento a Microsoft Startups Program, se dio a través del equipo de VOYAGER, en la búsqueda de mejores herramientas para manejar datos no estructurados de texto. Entre las opciones disponibles en el mercado, los especialistas de esta solución de Inteligencia Artificial (IA), desarrollada por UNIT, encontraron que la mejor opción era el modelo entrenado por Microsoft.

“El objetivo es, gracias a este apoyo, contribuir como empresa a cerrar la brecha que existe actualmente entre la tecnología, la inteligencia artificial y los grandes problemas de la humanidad”, puntualiza Cumsille.

 


Atomic Design: una metodología para trabajar en equipo

Atomic Design: una metodología para trabajar en equipo

Diseñar y desarrollar productos de manera rápida y eficiente es una gran ventaja competitiva para cualquier empresa. Pero ¿cómo lograr este ideal cuando se trabaja con diferentes clientes y en diferentes industrias? Atomic Design podría ser la solución para este dilema.

Es probable que como desarrollador FrontEnd hayas escuchado este término al menos alguna vez. En caso contrario, no temas, ya que en este artículo cubriremos las nociones básicas para que puedas aprender a utilizarlo y aplicarlo en tu trabajo.

En términos simples, Atomic Design es una metodología creada por Brad Frost la cual se presenta como solución para el problema actual de crear interfaces que sean compatibles con la gran variedad de tamaños de pantallas que existen.

Gracias a su perspectiva con componentes individuales, pero que son parte de un todo, nos permite entender la importancia de construir sistemas de diseño. De esta forma, nos ayuda a crear productos digitales más fáciles de entender, tanto para nuestros usuarios como para del equipo de FrontEnd que debe llevarlo a la práctica.

Esquema de Atomic Design: átomo, molécula, organismos, templates y páginas

Atomic Design: Simbología y equivalencias

El origen de su nombre se debe a que los distintos componentes de un diseño particular son homologados con elementos de la química. En base a esto, es posible identificar lo siguiente:

  • Átomo: Se corresponden con los elementos indivisibles de HTML. Por ejemplo: Input, Label, Botón, etc.
  • Molécula: En la química, se trata de la unión de dos átomos. Por lo tanto, en el plano del diseño, serán dos elementos “átomos” que se unen. Por ejemplo: una barra de búsqueda que contiene un Input, un Label y un botón.
  • Organismos: Es la unión de diferentes “moléculas”, por lo tanto implicará la conjugación de distintas moléculas de nuestro diseño. A su vez, éstas contienen los elementos “átomos”. Por ejemplo: un nabab que contiene una molécula menú, una molécula barra de búsqueda, una molécula sesión, etc.

Los últimos dos elementos, si bien sus nombres no se basan en la química, son términos bastante conocidos por los desarrolladores:

  • Templates: Es donde se colocan los organismos y se articulan. De esta forma, es posible ver en perspectiva la integración entre los componentes de una manera abstracta, ya que los templates no tienen datos.
  • Pages (Páginas): Es la parte final de esta metodología, donde se le agregan datos a los templates y se puede ver una representación real de la interacción de los organismos.

Este último elemento es muy importante, ya que permite realizar pruebas a los elementos creados. Sobre este punto, es importante hacerse las siguientes preguntas para asegurarnos de considerar la perspectiva de los usuarios:

¿Cómo se verá si un usuario no tiene datos almacenados?
¿Qué pasará si el usuario no tiene una foto de perfil?
Cómo se comportan las moléculas en diferentes tamaños de pantallas (smartphone, tablets, smartTV, consolas de videojuegos, etc.)

En esta fase de pruebas es donde podemos apreciar claramente las ventajas de trabajar con Atomic Design. Gracias a que los cambios se realizan directamente en los átomos y estos afectan en cadena las moléculas, los componentes, templates y páginas, el flujo de trabajo se facilita tremendamente.

Durante mi propia experiencia utilizando Atomic Design, he podido darme cuenta de que varias personas creen que se debe usar de manera secuencial, es decir, crear primero el átomo, luego la molécula y así sucesivamente. Sin embargo, se llega a mejores resultados y mejores tiempos de desarrollo cuando se trabajan en conjunto los 5 elementos. De hecho, Frost recomienda utilizarlos de manera paralela. Otra de sus ventajas es que esta metodología se acopla muy bien en equipos compuestos por diseñadores y FrontEnd.

Esto se debe a que la aplicación de este método de trabajo permite a los componentes de diseño entregar mockups. Más tarde, en conjunto con el equipo FrontEnd, es posible analizar e identificar los elementos presentes, permitiendo su validación en diferentes resoluciones junto con diferentes contenidos. En conclusión y, en base a mi propia experiencia, te puedo asegurar que la adopción de Atomic Design es especialmente práctica cuando ya existen guías de estilos (paleta de colores, fuentes, iconos, etc.) en la organización.

Como toda metodología, su efectividad va a depender del entorno laboral e incluso el tipo de proyecto en el que te encuentres trabajando. Por eso, te recomiendo analizar las condiciones y mecánicas de trabajo actuales de tu empresa. De esta forma, podrás evaluar la compatibilidad y pertinencia de esta propuesta, permitiéndote determinar si Atomic Design es un buen match para tu equipo.