Plan anual de la Fundación Wikimedia/2023-2024/Producto y Tecnología/OKRs/es

Nota - Las traducciones de esta página serán mantenidas por la Fundación Wikimedia cada 3 meses, hasta mediados de 2024:
AR, FR, PT, RU, ES, JA, UK, ZH, SW, HI.

Plan Anual 2023-2024 de la Fundación Wikimedia

• Resumen
• Antecedentes
• Tendencias Externas
• Metas
• Finanzas
• Detalles sobre la Fundación
• Colaboración
• Reports

Este documento representa la "parte 2" del proceso de Planeación Anual 2023-24 para los departamentos de Producto y Tecnología de la Fundación Wikimedia. Se enfoca en los "objetivos y resultados clave" (OKRs por sus siglas en inglés) del departamento para el Plan Anual 2023-24. Wikimedia Foundation Annual Plan/2023-2024/Product & Technology"La parte 1" fue una explicación de los borradores de portafolios de trabajo (llamados nominalmente "cubos, cubetas o buckets") y la teoría y planeación detrás de este documento.

Aunque este documento está completo, se pretende que los Resultados Clave, y sus hipótesis subyacentes, sean actualizados incrementalmente a lo largo del año del Plan Anual 2023-24 a medida que se aprenden las distintas lecciones.

Cubo 1: Wiki Experiencias

Objetivos v2 (v1)	Resultado clave	Explicación
WE1: Experiencia del colaborador o colaboradora Apoyar el crecimiento de contenido relevante y de alta calidad dentro del ecosistema de conocimiento libre más lingüísticamente más diverso, más confiable e integral del mundo, habilitando y apoyando experiencias accesibles de alta calidad. Contexto: A fin de enfocarnos en una cosa es necesario dejar algo más. Queremos enfocarnos en apoyar el contenido y moderadores de contenido, contribuciones móviles, apoyar campañas en línea, y reducir los bloqueos por IP. A fin de enfocarnos en estas cosas, debemos disminuir la prioridad del apoyo a los eventos en persona y la productividad de nuevos editores y editoras (con la excepción del Resultado Clave del bloqueo de IPs). Discutir	1. Aumentar el número de contribuciones hechas desde un dispositivo móvil en el espacio de nombres principal de las Wikipedias en un 10%, promediado en un conjunto representativo de wikis.	Este Resultado Clave proporciona un ánimo amplio para promover la edición de contenido desde dispositivos móviles, tanto en actividades que apoyan otros Resultados Clave (p. ej. moderación y cobertura de contenidos) como en actividades orientaqdas principalmente hacia las contribuciones móviles. En los últimos tres años, las contribuciones de contenido web a través de móviles ha aumentado aproximadamente en un 20%. Si podemos encontrar formas de aumentarlo otro 10% en solo un año, será una aceleración en comparación con su tasa natural de crecimiento. Este Resultado Clave incluye tanto la web como las aplicaciones. Está "promediado en un conjunto representativo de wikis" para asegurar que hacemos mejoras que son valiosas para varias wikis y no solamente las más grandes. Más adelante seleccionaremos qué wikis serán parte de esto.
	2. Completar las mejoras a cuatro flujos de trabajo que mejoran la experiencia de editores y editoras con derechos extendidos (admins, patrulleros, funcionarios, y moderadores de todo tipo); extender su creatividad; hacer impacto en al menos cuatro wikis diferentes, y cumplis con los Resultados Clave de cada conjunto de mejoras en colaboración con el voluntariado. Aprende más	Aún no sabemos si una meta específica de, digamos, reducir el trabajo pendiente es, de hecho, lo que las personas que hacen trabajo de moderación necesitan de nosotros. En última instancia, queremos usar nuestros recursos para incrementar su satisfacción y aumentar su disponibilidad para construir y administrar flujos de trabajo -- de esto se trata lo que queremos decir con "extender su creatividad": estoa integrantes de la comunidad han construido cosas increíbles, y algunas de las mejores formas en las qque podemos ayudarles es a impulsar esa creatividad a través de plataformas, puntos finales, plantillas, y otras herramientas. El número "cuatro flujos de trabajo" es así por cuántos equipos podríamos imaginar que trabajan en este Resultado Clave. Así mismo, el número "cuatro wikis diferentes" es para animarnos a generalizar nuestro impacto en todos los proyectos siempre que sea posible. Este Resultado Clave, entonces, requiere que trabajemos con los voluntarios y voluntarias afectados para establecer los Resultados Clave para cada mejora dada, a fin de poder acordar con ellos cuándo hemos hecho un impacto. Noten que el trabajo en los flujos de trabajo usados por usuarios distintos a los editores que hacen trabajo de moderación pueden también mejorar su experiencia. Por ejemplo, el trabajo que causa que los recién llegados creen primeros artículos más sólidos pueden mejorar la carga de trabajo de quienes patrullan la lista de Artículos Nuevos.
	3. Incremento de 1 punto porcentual (Año con Año) en la porción de artículos nuevos o mejorados en tópicos de alto impacto con calidad aceptable, de acuerdo al "puntaje de calidad global", creados o editados en Wikipedia, comenzando con regiones geográficas y género subrepresentados. A medida que aprendemos más y establecemos puntos base, esta métrica puede ser ajustada, incluyendo adaptaciones por normalización y/o ajustes para compensar fluctuaciones.	Esta métrica se encofa en el aumento de contenido de calidad aceptable en tópicos de alto impacto. Particularmente, la meta es tener un 1% de artículos de calidad aceptable en tópicos selectos (comenzando con regiones geográficas y género subrepresentados) en Wikipedia, usando el año anterior como punto base. Por ejemplo, de todos los artículos nuevos o mejorados en 2022/2023 acerca de regiones geográficas y que cumplen con los criterios de calidad aceptable, 28% se enfocaron en regiones subrepresentadas. Esto quiere decir que, en 2023/2023, de todos los artículos nuevos o mejorados acerca de regiones geográficas que cumplan con los critoerios de calidad aceptable, 29% se deberían enfocar en regiones geográficas subrepresentadas. Nótese que este objetivo se cambió de un crecimiento de 10% año-con-año (como estaba escrito anteriormente) a un crecimiento de 1% año-con-año. La métrica se cambió a 1% año-con-año porque se determinó que era más alcanzable y realista de acuerdo con los analistas de datos en la Fundación Wikimedia, dadas las tendencias actuales en aumento de artículos en tópicos de alto impacto (con vistas específicamente al contenido acerca de regiones subrepresentadas en Wikipedia). Esta métrica tiene como objetivo ser útil al momento de dar dirección y a la vez ser flexible para que los equipos puedan definir sus estrategias y medir su progreso. Las iniciativas pensadas para conseguir este objetivo podrían enfocarse en mejorar la calidad de artículos existentes en tópicos selectos o en fomentar la creación de artículos nuevos en esos tópicos. Los equipos pueden evaluar su impacto al comparar los resultados por trimestro o todo el año con respecto al mismo periodo un año antes. Los aspectos como la calidad y relevancia son siempre difíciles de medir. La calidad de los artículos se determina con el puntaje global de calidad, que a su vez se basa en varios parámetros del artículo, tal como el número de secciones, referencias, y enlaces. De forma similar, los tópicos de los artículos serán identificados en colaboración con los equipos que trabajan en analizar las brechas de conocimiento y se usarán sus conjuntos de datos, comenzando con géneros y regiones geográficas subrepresentadas. Este trabajo se alinea con la métrica de contenido común a toda la Fundación, tomando en cuenta tanto cantidad como calidad—esto quiere decir que podríamos hacer impacto en él tanto con la generación de nuevos artículos como por la mejora de los ya existentes. "Tópicos de alto impacto" es un concepto de la Recomendación de Estrategia de Movimiento #8: "Identificar Tópicos de Impacto". El género y la geografía son ambas áreas temáticas que nuestro movimiento ha destacado por tener brechas importantes de contenido y que nuestro equipo de Investigación está preparado para medir.
	4. Incremento de X% en la proporción de bloqueos por IP que son apelados, con una proporción estática o decreciente de apelaciones que terminan siendo desbloqueadas.	Los bloqueos por IP son una de las herramientas principales de nuestro movimiento para detener a quienes buscan abusar de nuestros sitios, pero tienen el efecto desafortunado de bloquear a muchos usuarios y usuarias que actúan de buena fe. Esto causa uun impacto particularmente negativo en editores y editoras recién llegadas y en programas comunitarios. No hay una forma consistente de medir cuántas personas son bloqueadas erróneamente, pero podemos aproximarlo a través de medir cuántas personas solicitan una exención (es decir, apelan) a su bloqueo. Una barrera a esto, sin embargo, es que el proceso de apelaciones es difícil de encontrar y entender para los usuarios y usuarias. Por lo tanto, este Objetivo Clave busca guiarnos a mejorar la situación de bloqueos por IP en dos frentes. Primero, nos llama a hacer el proceso de apelaciones claro para usuarios y usuarias, de tal forma que esperaríamos ver a más personas bloqueadas apelando. Al mismo tiempo, nos llama a reducir el número de bloqueos erróneos que ocurren en primera instancia al medir la proporción de apelaciones que son desbloqueadas. Este Resultado Clave puede propiciar profundas discusiones comunitarias y técnicas acerca de la naturaleza de las direcciones IP y cómo las usamos, y acerca de las cargas y flujos de trabajo de los funcionarios y funcionarias que administran estos procesos. A medida que trabajamos con integrantes de la comunidad, podemos descubrir que hay mejores formas de medir el progreso en los problemas de los bloqueos por IP, y podemos reenfocarnos en otras métricas. [Véase la nota de actualización]
	5. Habilitar una nueva comunidad Wikimedia para construir una librería abierta de funciones, Wikifunctions, que sea capaz de crear nuevas formas de conocimiento en los proyectos Wikimedia.	Este KR captura la apuesta estratégica de la Fundación de crear Wikifunctions como una plataforma para que las comunidades creen, utilicen y mantengan una librería de funciones. Wikifunctions también formará la base técnica de Wikipedia abstracta, un proyecto que permitirá la creación y el mantenimiento de artículos de Wikipedia de forma independiente del idioma. El objetivo final de la Wikipedia abstracta es hacer que el conocimiento sea más accesible y utilizable para todos, independientemente de su idioma o procedencia.
WE2: Experiencia en lectura y medios Producir una experiencia de lectura y de medios moderna, relevante, y accesible para nuestros proyectos. Contexto: Queremos enfocarnos en aumentar el número de dispositivos únicos, incrementando el descubrimiento interno, y las acciones que no son de edición. A fin de hacer esto, debemos disminuir la prioridad en el involucramiento con imágenes y audio y los temas entrantes con la accesibilidad. Los Resultados Clave aquí presentados reflejan este enfoque también. Discutir	1. Asegurar una experiencia lectora de calidad para todos los usuarios y usuarias mediante la adaptación de la experiencia por defecto para el 15% de las vistas de página, basándose en las necesidades individuales y limitaciones del usuario o usuaria.	Este Resultado Clave se enfoca en permitir que nuestra interfaz se adapte a las necesidades individuales cuando sea necesario. La teoría es que las personas se sentirán más comprometidas con in sitio web y una interfaz que se adapte a sus necesidades. Esto puede incluir trabajo como un modo oscuro, densidad de texto y página, y adaptaciones al tamaño de fuente. Algunas de estas adaptaciones pueden ser hechas automáticamente por la interfaz - por ejemplo, creando versiones responsivas de una función o herramienta, o asegurándose que el modo oscuro se activa de acuerdo a los ajustes del navegador o dispositivo del usuario o usuaria. En otros casos, esta adaptaciónj puede hacerse a través de ajustes intencionales - permitiéndole a los usuarios y usuarias seleccionar estados distintos al de defecto en casos específicos (pero limitados). Desde un punto de vista de la accesibilidad, se enfocará en las funciones que necesitan hacerse como independientes para permitir una mayor accesibilidad, o para permitir que los ajustes predeterminados que sean más amigables con la accesibilidad, mientras que se da la oportunidad para que el usuario o usuaria ajusten a sus preferencias diferentes. Para establecer el número "15%", tomamos en cuenta cómo los usuarios y usuarias adaptan la experiencia por defecto en la aplicación de Wikipedia en iOS. El 59% de usuarios y usuarias de la aplicación usan un tema distinto al predeterminado (oscuro, negro, o sepia). Usamos este número como base, pero tomamos en cuenta nuestra suposición de que es más posible que sean los usuarios habituales de Wikipedia quienes se toman el tiempo de adaptar su experiencia lectora, a que lo hagan los usuarios y usuarias esporádicos.
	2. Las personas interesadas descubrirán y navegarán más contenido, medido como un incremento en 10% en las interacciones de páginas referenciadas internamente en wikis representativos.	Este Resultado clave se enfoca en facilitar que los lectores y lectoras interesadas descubran contenido al explorar distintos métodos de descubrimiento de contenido o puntos de entrada. La meta es proporcionar al público lector con estas opciones en momentos específicos de su viaje o después de acciones específicas que indiquen que están interesados e interesadas en aprender más. Las "Interacciones de página" en este contexto, incluye todas las formas en las que un usuario o usuaria puede interactuar con contenido más allá de simplemente ver una página (un ejemplo son las vistas previas de página). Al decir "Referenciadas internamente" queremos decir que solamente contaremos aquellas interacciones de página que ocurren después de que un usuario o usuaria comience su sesión en nuestra propiedad (esto es, excluyyendo la primera vez que llegan al sitio, que a menudo ocurre a través de una referencia en un motor de búsqueda).
	3. Profundizar la participación de los lectores y lectoras con Wikipedia a través del 0.05% de dispositivos únicos que participan en acciones que no son edición.	Este Resultado Clave se enfoca en profundizar la participación de los lectores y lectoras, a la vez que explora de qué formas pueden ellos contribuir a nuestros proyectos sin editar páginas. Nuestra hipótesis es que hay personas que están interesadas en involucrarse con las wikis pero para quienes la edición es un paso demasiado grande. Queremos que estas personas tengan una forma de involucrarse profundamente, quizá convirtiéndose en lectores más comprometidos, o eventualmente sintiéndose cómodos y cómodas para editar (estamos incluyendo las ediciones en el espacio de discusión en la definición de 'editar'). Aunque los sitios web no tienen nada de esto, las aplicaciones sí, en forma de las listas de lectura o habilidad de compartir contenido a las redes sociales. Este trabajo podría incluir el permitirle a usuarios y usuarias configurar su propia experiencia lectora, o podría también enfocarse en compartir contenido hacia adentro de la wiki, curando y sugiriendo contenido a otras personas. El Resultado Clave es inclusivo de trabajo en los sitios web móviles y de escritorio, y en las apps. En móvil y escritoriuo, puede incluir la adopción de alguna funcionalidad de participación distinta a la edición que ya exista en las apps. Para las apps, puede incluir la mejora a las funcionalidades existentes o construir nuevas ideas. El número de 0.05% es aproximadamente el radio de personas que editan a dispositivos únicos—por lo que quizá en el primer año de este conjunto de características podamos ver una proporción similar para los participantes que no editan, lo cual podría llevar eventualmente a un incremento mayor que el número de editores en el futuro. [Véase la nota de actualización]
	4. Mejorar el desempeño del sitio web para usuarios y usuarias en Sudamérica, comenzando con una reducción de latencia de p50 en al menos 100 ms en Brasil.	Este Resultado Clave se enfoca en mejorar el desempeño del sitio web en una región poco atendida. La investigación sugiere que una reducción significativa y notable en los tiempos de respuesta del sitio mejoran el involucramiento de los usuarios y usuarias. Como parte de este Resultado Clave, mejoraremos los tiempos de respuesta en Sudamérica, p. ej. implementando un sitio de caché adicional en la región. Aunque anticipamos que el primer impacto significativo pueda ser mensurable en Brasil para el final del año fiscal, se espera que toda la región pueda ver beneficios significativos al rendimiento poco después.
WE3: Plataforma de conocimiento Incrementar la colaboración y eficiencia entre desarrolladores de software mediante la mejora de procesos de desarrollo para MediaWiki. Discutir	1. Reducir la fragmentación en flujos de trabajo de desarrolladores, alcanzando un 75% de adopción de al menos una herramienta de desarrollo oficialmente apoyada y en uso activo.	La meta de este Resultado Clave es proporcionar herramientas estándar de desarrollo que cumplan con las necesidades de la mayoría de desarrolladores de Wikimedia. También buscamos poder replicar ambientes parecidos a los de producción para un mayor rango de componentes en las etapas de desarrollo, pruebas y despliegue (deploy). Al lograr esto, proporcionaremos una mejor experiencia de desarrollo. Esta experiencia le permitirá a ingenieros e ingenieras comenzar su trabajo con mayor rapidez, ayudándose los unos a los otros cuando surjan dificultades y desplegando nuevas funcionalidades a producción con mayor confianza. Este trabajo no busca atender a todos los flujos de trabajo de desarrollo en el primer año, sino que busca hacer mejoras en aquellas áreas que tienen un mayor impacto en la productividad del desarrollo.
	2. Aumentar en un 20% el número de autores que hayan realizado más de 5 parches en un conjunto específico de repositorios de MediaWiki desplegados en producción.	Aumentar el número de personas dispuestas y capaces de contribuir a la base de código de MediaWiki disminuirá la posibilidad de que un equipo esté bloqueado cuando se necesite hacer cambios al núcleo de MediaWiki. También disminuye la posibilidad de que las soluciones parciales agreguen deuda tecnológica. Además, esta métrica demuestra que cada vez es más sencillo y seguro contribuir a la base de código sin efectos inesperados.
	3. Resolver y documentar 4 puntos mayores de dirección/política/procesos técnicos estratégicos.	El liderazgo de Producto y Tecnología han identificado áreas clave en las que la dirección estratégica es necesaria para incrementar el impacto del trabajo técnico. Entre los ejemplos se incluye el definir una forma de apoyar a MediaWiki fuera de Wikimedia, y el crear una política para el software de código abierto. Definir una dirección estratégica para estos tópicos significará una mayor eficiencia y más cohesión en la dirercción técnica de Wikimedia.

Cubo 2: Señales y Servicios de datos

Objetivos v2 (v1)	Resultados clave	Explicación
SSD1: Definir métricas esenciales Cada métrica y dimensión en nuestro conjunto de datos métricos esenciales está científica o empíricamente apoyado, estandarizado, produccionado y compartido en toda la Fundación. Contexto: El uso efectivo de las métricas para tomar decisiones estratégicas en la Fundación requiere que midamos y evaluemos el impacto de un conjunto común, confiable y bien entendido de métricas. Asegurar que los diferentes equipos, trabajando en distintos proyectos usan las mismas métricas con las mismas definiciones para entender el impacto de sus obras, nos permitirá alinear esfuerzos en toda la Fundación, con los grupos afiliados, y con las comunidades. Estas métricas le permitirán al personal de la Fundación y a las comunidades evaluar las propuestas de programas y características de productos, así como monitorear y evaluar los resultados. Así mismo le permiten a los ingenieros e ingenieras, que apoyan las herramientas usadas en la preparación y análisis de datos, poder cumplir un estándar de servicio mayor y definir con mayor precisión el alcance de su trabajo, haciendo así sus esfuerzos mmás manejablees con los recursos actuales. Los datos son solo útiles en tanto a su accesibilidad a los usuarios. Nuestras métricas deben tener un máximo de accesibilidad para maximizar su utilidad a todos los públicos. Nos encargaremos de recopilar, organizar, y poner a disposición la información necesaria para guiar los usos apropiados y prevenir los usos indebidos. Discutir	1. Para tres de las cuatro áreas métricas principales, proporcionar al menos 1 métrica con cumplimiento documentado de los criterios métricos esenciales.	Este trabajo requiere una identificación y clarificación de criterios para métricas esenciales y documentemos en qué medida nuestras métricas principales cumplen con los criterios. Al realizar este trabajo, se identificarán brechas y oportunidades para continuar mejorando nuestras métricas esenciales. Nuestra suposición inicial es que los requisitos para las métricas esenciales incluyen que las métricas estén respaldadas científica o empíricamente y tengan una definición, un cálculo, una procedencia de los datos, un control de versiones y un administrador de datos claros. A medida que comenzamos a poner en práctica estas métricas, podemos identificar un conjunto revisado de criterios que sea más útil para guiar la selección y las definiciones de métricas.
	4. Cinco iniciativas de planes anuales se relacionan con una métrica central como punto de investigación, para medir y comunicar el progreso o para informar la dirección de los recursos.	Se puede detectar que los líderes y el personal comprenden cómo las métricas centrales de nuestro plan anual se conectan con su trabajo al observar que estas métricas están influyendo en las iniciativas del plan anual en toda la Fundación. La influencia puede variar de un equipo a otro y de una iniciativa a otra, por lo que buscamos indicadores que abarquen tres niveles de compromiso con estas métricas. Algunos líderes pueden utilizar las métricas como una herramienta de observación y abrir investigaciones para comprender la relación de las tendencias con las iniciativas de su plan anual. Otros pueden utilizar estas métricas como herramienta para comunicar ampliamente el progreso o las líneas de base que rodean su trabajo, por ejemplo incorporando las métricas en revisiones trimestrales o en compromisos del plan anual con el movimiento. En el caso más ideal, los líderes de las iniciativas del plan anual utilizan directamente estas métricas para guiar y evaluar las decisiones de recursos, como se demuestra en las comunicaciones internas o externas sobre estas decisiones. Al fomentar esta adopción en múltiples niveles de las métricas centrales de nuestro plan anual en una variedad de iniciativas del plan anual, acercamos a toda la organización al ideal de utilizar un conjunto compartido de métricas para guiar el trabajo coordinado en toda la Fundación.
SSD2: Tomar decisiones empíricas El personal y liderazgo de Wikimedia toman decisiones basadas en datos usando las métricas esenciales para evaluar el progreso de los programas y su impacto. Contexto: Al usar métricas esenciales para evaluar el progreso e impacto de los programas, nos aseguramos que estamos tomando decisiones informadas, respaldadas por evidencias. Esto nos permite mantenernos enfocados en nuestras metas más importantes, hacer ajustes cuando se necesite, y seguir nuestro progreso conforme pasa el tiempo. Para lograr esta cultura basada en datos, debemos comenzar por codificar métricas esenciales y procesos relacionados en herramientas y resultados que permitan a las audiencias clave comprender, evaluar y explorar datos de alta calidad. Esto significará no solo invertir en el desarrollo de herramientas para revisar métricas, sino también invertir en infraestructura de datos y soluciones de calidad que permitirá mejorar la precisión, cobertura y puntualidad de nuestros productos de datos. Nos centraremos en dos áreas clave: Permitir que los altos directivos tomen decisiones basadas en datos proporcionando herramientas y datos compartidos para informar su perspectiva. Este trabajo incluirá hacer que las tres métricas principales estén disponibles como productos de datos, proporcionar herramientas que permitan a las audiencias relevantes analizar y evaluar estas métricas, y las inversiones necesarias en infraestructura de datos y productos de datos existentes". Agilizar la generación de datos relacionados con nuestros productos y características que nos permiten comparar y realizar experimentos con productos. La experimentación nos permite aprender rápidamente y nos ayuda a desarrollar los tipos correctos de experiencias con la comunidad. A medida que nuestro abanico de proyectos crece, necesitamos desarrollar una estrategia para validar de manera sistemática y transparente que nuestras decisiones e inversiones nos están moviendo en la dirección correcta para abordar los objetivos del movimiento”. Discutir	5. Cuatro equipos de características usan herramientas compartidas para evaluar y mejorar las experiencias del usuario basándose en datos empíricos de las interacciones de los usuarios.	Crear herramientas compartidas para que los equipos de características puedan medir el impacto de los cambios en características, ayudará a mejorar nuestra eficiencia mediante la reducción del esfuerzo requerido para crear y capturar medidas, y hará más fácil alinear esas medidas a nuestras métricas centrales.
	6. La alta dirección puede utilizar periódicamente una herramienta compartida para evaluar el progreso de la Fundación en comparación con las métricas centrales.	A medida que alineamos a los altos directivos en torno a métricas centrales como parte del Objetivo 1, debemos proporcionar herramientas fáciles de usar que les permitan evaluar y medir el progreso de la Fundación en comparación con las métricas centrales. Este trabajo explora cómo podemos lograr esto a través de informes estáticos, herramientas de visualización de datos, etc., así como inversiones en infraestructura y calidad de datos. Para este año, nuestro enfoque estará en atender las métricas centrales.
SSD3: Uso y distribución de datos Los usuarios y usuarias pueden acceder y consultar confiablemente a Wikimedia a gran escala Contexto: Los mecanismos que entregan datos de nuestros proyectos son críticos para el desarrollo exitoso de experiencias en wiki, así como para las herramientas de desarrollo, el análisis de nuestros proyectos y otras actividades del movimiento. Debemos ser capaces de entregar datos a través de proyectos basados en datos que sean confiables, sostenibles y escalables para satisfacer las necesidades de distribución, descubrimiento, curación y creación de conocimiento gratuito”. Un área clave de enfoque para la fundación este año será explorar cómo podemos ofrecer una solución de gráficos de conocimiento más sostenible que continúe respaldando la adquisición y el crecimiento continuos del contenido de conocimiento de una manera que sea sostenible y eficiente, manteniendo al mismo tiempo el acceso a contenido existente. Para este año nos centraremos principalmente en: Explorar métodos para mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las consultas WDQS Abordar los riesgos potenciales de falla inminente asociados con WDQS Sentar las bases para soluciones a largo plazo para ampliar un gráfico de conocimiento en rápido crecimiento Discutir	1. El gráfico de conocimiento de Wikidata se puede recargar en un plazo de 10 días para obtener un gráfico de hasta 20 mil millones de tuplas.	El problema subyacente que estamos tratando de abordar es la escalabilidad y estabilidad a mediano plazo del Servicio de Consulta Wikidata, que puede obstaculizar la capacidad de consultar Wikidata. El servicio de consulta Wikidata se ejecuta sobre Blazegraph y comprende 15 mil millones de triples. El gráfico crece actualmente a un ritmo de mil millones de triples al año. Con el tamaño actual y el crecimiento del gráfico, estamos experimentando una serie de problemas de escalabilidad: La recarga (reconstrucción) del gráfico desde los volcados de Wikidata lleva más de 2 meses. Esto se debe en parte a que la operación es larga; sin embargo, el tiempo se extiende porque la recarga falla de manera impredecible una vez que el gráfico alcanza un cierto tamaño, lo que requiere reiniciar el proceso. Problemas de estabilidad más frecuentes con WDQS Las consultas tardan más en ejecutarse y los tiempos de espera son más frecuentes. La capacidad de recargar el gráfico es una función crítica para garantizar la coherencia de los datos y poder recuperarse de posibles problemas de datos críticos. Es una indicación de la estabilidad y escalabilidad del sistema. Además, la inestabilidad del proceso de recarga de datos está directamente relacionada con el tamaño del gráfico, de manera similar a la estabilidad en tiempo de ejecución de WDQS está vinculada con el tamaño del gráfico.

Cubo 3: Audiencias futuras

Objetivos v2 (v1)	Resultados clave	Explicación	Investigación
AF1: Describir múltiples estrategias potenciales A través de las cuales Wikimedia podría satisfacer nuestra meta de ser la infraestructura esencial del ecosistema de conocimiento libre. Discutir	1. Los participantes en el trabajo de Audiencias Futuras están equipados con al menos tres estrategias candidatas para cómo los proyectos Wikimedia (en especial Wikipedia y Wikimedia Commons) seguirán siendo la "infraestructura esencial del conocimiento libhre" en el futuro, incluyendo a las audiencias que podrían alcanzar, las hipótesis que probarán, y enfoques para ponerlas a prueba.	Antes de que el cubo de Audiencias Futuras comience a investigar el posible trabajo a futuro, queremos establecer las diferentes estrategias que estaremos investigando, y pensaremos en las preguntas que deben ser respondidas para detectar su viabilidad. Los integrantes de la comunidad de Commons nos han solicitado explícitamente pensar en la estrategia para el futuro de Commons—este Resultado Clave asegura que lo hacemos, pero también que esto encaja con la visión mayor de estrategia de producto en este cubo.	La vista general de las tendencias externas 2023 pone de relieve un número de cambios a la tecnología y comportamiento de usuarios y usuarias en cuanto a la búsqueda y creactión de contenido que plantean riesgos potentiales a la sustentabilidad de nuestro movimiento. Esta línea de trabajo apuntará a profundizar en cómo nuestros proyectos y comunidades pueden continuar prosperando frente a los distintos futuros potenciales. Contáctanos: User:MPinchuk (WMF)
AF2: Probar las hipótesis Validar o invalidar estrategias potenciales para el futuro, comenzando con un enfoque en las plataformas de contenido de terceros. Discutir	1. Probar una hipótesis que apunta a alcanzar las audiencias jóvenes globales en donde estén a liderar plataformas de contenido de terceros, a fin de generar ideas para productos que podamos construir dentro o fuera de nuestros sitios, lo que ayudará a incrementar su involucramiento con Wikimedia como consumidores y contribuidores.	Una de las direcciones estratégicas que estamos seguros de querer investigar es la que se centra alrededor de difundir el conocimiento libre en otras plataformas, como YouTube, Instagram, etc. Ya se consume una cantidad tremenda de conocimiento en estas plataformas de forma gratuita, y aún no hacemos nada para facilitar esto, ni tenemos tampoco teorías en cómo ganar participantes e ingresos de estos lugares. El lenguaje de este Resultado Clave fue actualizado el 11 de octubre de 2023 para aclarar que el propósito de este es el difundir el contenido de Wikimedia a través de plataformas de terceros, en oposición a la marca de Wikimedia, y para aclarar que esto es en servicio de desarrollar ideas de producto. A medida que se difunde el contenido, es también importante que la atribución y la marca se difundan con él, a fin de que Wikimedia puede sostenerse con editores y donantes—pero esa no es la meta primaria de este trabajo.	La encuesta 2022 de salud de la marca analizó cómo ven a Wikipedia los distintos grupos de edades. Notó que el puntaje es especialmente bajo entre personas de 18-24 años en algunos mercados (EUA, Alemania, Sudáfrica), quienes le dieron a Wikipedia un Puntaje Neto de Promotor negativo. Según la encuesta: "Esto representa un alto riesgo para el futuro del proyecto y el movimiento en conjunto." El New York Times reportó acerca de la evidencia de que la juventud global pasa cada vez más tiempo en aplicaciones sociales y menos tiempo usando motores de búsqueda tradicionales (que típicamente traían la mayor parte de nuevas audiencias a nuestros proyectos). Contáctanos: User:MPinchuk (WMF)
	2. Probar una hipótesis acerca de buscar conocimientos de la IA conversacional, explorando cómo las personas descubren y se involucran con contenido de los proyectos Wikimedia	Otra dirección estratégica que sabemos que queremos investigar es acerca de la IA conversacional, una tecnología que parece que será transformativa en el ecosistema del conocimiento libre. No todo el trabajo que usa Grandes Modelos de Lenguaje y chatbots caerían en el alcance de este Resultado Clave; más bien solo el trabajo que investiga a la IA conversacional como una forma de traer el conocimiento libre a audiencias que de otra forma no experimentarían los contenidos de Wikimedia.	Reuters reportó que, a febrero 2023, dos meses después de su lanzamiento, ChatGPT tenía 100 millones de usuarios activos, lo cual indica su gran atractivo y rápido crecimiento. GPT-4 y otros Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) están siendo usados para impulsar muchas nuevas herramientas, incluyendo la búsqueda y creación de contenido en línea. Muchas personas en el movimiento están interesadas y preocupadas acerca de cómo nuestro trabajo y proyectos pueden continuar prosperando en un mundo de herramientas de IA cada vez más sofisticadas. Contáctanos: User:MPinchuk (WMF)