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Hay ejércitos formados por las mentes más brillantes de la informática que se han dedicado a incrementar las probabilidades de conseguir una venta. La abundancia de datos y programas inteligentes de la era de Internet ha abierto la puerta al marketing a medida, los anuncios personalizados y las recomendaciones de productos.
Niéguenlo si quieren, pero no es un hecho sin importancia. No hay más que fijarse en la gran restructuración, propiciada por la tecnología, de los sectores de la publicidad, los medios de comunicación y la venta minorista.
Esta toma de decisiones automatizada está pensada para eliminar a los humanos de la ecuación, pero el impulso de querer que alguien supervise los resultados que vomita el ordenador es muy humano. Muchos expertos en datos matemáticos consideran que el marketing es una placa de Petri con pocos riesgos —y, sí, lucrativa— en la que poner a punto las herramientas de una nueva ciencia. “¿Qué pasa si mi algoritmo se equivoca? Que alguien ve el anuncio erróneo”, comenta Claudia Perlich, una especialista en datos que trabaja para una empresa de nueva creación que se dedica a la publicidad personalizada. “¿Qué daño puede hacer? No es un falso positivo de un cáncer de mama”.
Pero el riesgo aumenta a medida que la economía y la sociedad se empapan de los métodos y la mentalidad de la ciencia de los datos. Las grandes empresas y las de nueva creación empiezan a utilizar la tecnología para tomar decisiones relacionadas con el diagnóstico médico, la prevención de la delincuencia y la concesión de préstamos. En estos ámbitos, la aplicación de la ciencia de los datos plantea dudas sobre cuándo hace falta que una persona supervise atentamente los resultados de un algoritmo.
Los macrodatos pueden y deben aportarnos a todos más seguridad, oportunidades económicas y comodidad”
Estas dudas están dando pie a una rama de los estudios académicos conocida como responsabilidad algorítmica. Las organizaciones que velan por el interés público y los derechos civiles están examinando detenidamente las repercusiones que tiene la ciencia de los datos, tanto por sus errores como por sus posibilidades. En el prólogo de un informe del pasado mes de septiembre, Derechos civiles, macrodatos y nuestro futuro algorítmico, Wade Henderson, presidente de la Conferencia por el Liderazgo en Derechos Humanos y Civiles, escribía: “Los macrodatos pueden y deben aportarnos a todos más seguridad, oportunidades económicas y comodidad”.
Fíjense en los préstamos para el consumo, un mercado en el que hay varias empresas de nueva creación especializadas en macrodatos. Sus métodos representan la versión digital del principio más elemental de la banca: conozca a sus clientes. Estas nuevas entidades crediticias especializadas en datos aseguran que, al recopilar datos de fuentes como los contactos de las redes sociales, o incluso observar el modo en que un solicitante rellena un formulario de Internet, pueden conocer a los prestatarios mejor que nunca y predecir si devolverán el préstamo mejor que si se limitasen a estudiar el historial crediticio de alguien.
Lo que prometen es una financiación y una valoración más eficaces de los préstamos, lo que ahorrará a la gente miles de millones de dólares. Pero los préstamos basados en macrodatos dependen de unos algoritmos informáticos que analizan minuciosamente montones de datos y van aprendiendo durante el proceso. Es un sistema muy complejo y automatizado (y hasta sus defensores tienen dudas).
Toman una decisión sobre usted, sin que usted tenga ni idea de por qué la han tomado”
“Toman una decisión sobre usted, sin que usted tenga ni idea de por qué la han tomado”, explica Rajeev Date, que invierte en entidades crediticias que emplean la ciencia de los datos y ha sido director adjunto de la Oficina de Protección Financiera del Consumidor. “Eso es inquietante”.
La preocupación es similar también en otros ámbitos. Desde que su ordenador Watson venciese a los ganadores del concurso televisivo Jeopardy! hace cuatro años, IBM ha llevado la tecnología de la inteligencia artificial basada en datos mucho más allá de los juegos de ingenio. La asistencia sanitaria ha sido uno de los grandes proyectos. La historia del uso de la tecnología “especializada” para contribuir a la toma de decisiones médicas ha sido decepcionante; los sistemas no han sido lo bastante inteligentes ni lo bastante rápidos para ayudar de verdad a los médicos en la práctica cotidiana.
Pero los científicos de IBM, en colaboración con investigadores de algunos grupos médicos destacados —entre ellos la Clínica Cleveland, la Clínica Mayo y el Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering—, están consiguiendo avances. Watson es capaz de leer documentos médicos a una velocidad a la que resultarían incomprensibles para los humanos: miles de ellos por segundo, en busca de indicios, correlaciones e ideas importantes.
Se ha usado el programa para formar a los estudiantes de Medicina y está empezando a emplearse en entornos clínicos oncológicos para proporcionar diagnósticos y recomendaciones de tratamiento, como si fuera un ayudante digital ingenioso.
IBM también ha creado un programa informático llamado Watson Paths, una herramienta visual que permite al médico ver las pruebas y las deducciones en las que Watson se ha basado para hacer una recomendación.
“No basta con dar una respuesta sin más”, afirma Eric Brown, responsable en IBM de la tecnología relacionada con Watson.
Watson Paths apunta a la necesidad de que haya alguna clase de traducción máquina-humano a medida que la ciencia de los datos progrese. Como dice Danny Hillis, experto en inteligencia artificial: “La clave que hará que funcione y resulte aceptable a ojos de la sociedad será la historia que cuente”. No una narración exactamente, sino más bien una información de seguimiento que explique el modo en que se ha tomado una decisión automatizada. “¿Cómo nos afecta?”, pregunta Hillis. “¿Hasta qué punto es una decisión de la máquina y hasta qué punto es humana?”, añade.
Uno de los planteamientos es que el humano siga formando parte del proceso. Los datos y los programas informáticos dan vida a las nuevas entidades crediticias que emplean la ciencia de los datos. Pero, en San Francisco, una de estas empresas de nueva creación, Earnest, hace que al menos uno de sus empleados revise las recomendaciones predictivas del programa, aunque es raro que rechace lo que dictan los algoritmos. “Pensamos que el factor humano siempre será una parte importante del proceso, ya que nos permite asegurarnos de que no nos equivocamos”, dice Louis Beryl, cofundador y consejero delegado de Earnest.
Pero esa postura, opinan otros, no es más que una ilusión reconfortante; puede que sea buen marketing, pero no necesariamente buena ciencia de los datos. Afirman que el hecho de concederle a un humano capacidad de veto dentro de un sistema algorítmico introduce un sesgo humano. Al fin y al cabo, lo que promete la toma de decisiones fundamentada en los macrodatos es que las decisiones basadas en los datos y el análisis —más ciencia, menos intuición y menos arbitrariedad— proporcionarán mejores resultados.
No obstante, aunque el optimismo esté justificado, hay un reto importante, dada la complejidad y la opacidad de la ciencia de los datos. ¿Podrá una tecnología que promete grandes beneficios medios proteger lo suficiente al individuo de una decisión misteriosa y caprichosa que podría tener un efecto duradero en la vida de una persona?
Una posible solución, según Gary King, director del Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas de Harvard, sería que los creadores de los algoritmos que otorgan puntuaciones los retoquen no para obtener el máximo beneficio o rentabilidad, sino para que el valor que conceden a la persona sea algo mayor, lo que reduciría el riesgo de equivocarse.
En el sector bancario, por ejemplo, se podría ajustar un algoritmo para que redujese la probabilidad de catalogar erróneamente de aprovechado al solicitante de un préstamo, aunque ello conlleve que la entidad crediticia acabe concediendo más préstamos incobrables.
“El objetivo”, dice King, “no es necesariamente que un humano supervise el resultado a posteriori, sino mejorar la calidad de la clasificación de los individuos”.
En cierto sentido, un modelo matemático equivale a una metáfora, una simplificación descriptiva. Filtra, pero también distorsiona un poco. Por eso, a veces, un ayudante humano puede aportar esa dosis de datos matizados que se le escapa al autómata algorítmico. “A menudo, los dos juntos pueden funcionar mucho mejor que el algoritmo por sí solo”, afirma King.
Steve Lohr, columnista de New York Times especializado en tecnología, es el autor de Data-ism.
© 2015 New York Times News Service
Traducción de News Clips.
«Nadie sabe nada» es un extraño mantra para el fundador de una empresa que vale hoy más de 20.000 millones de euros, pero para Marc Randolph, cofundador de Netflix —el servicio en streaming de series y películas con más de 44 millones de usuarios—, esta frase del oscarizado guionista William Goldman vale tanto para lo que se cuece en la meca del cine como lo que bulle en Silicon Valley: «Goldman quería que nadie puede predecir qué será un éxito y qué será un fracaso. Y es importante tenerlo en cuenta para entender que si tienes una idea es imposible saber de antemano si es buena o mala», proclamó Randolph durante la presentación ayer martes del nuevo máster internacional MBA de IE Business School.
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Que las ideas malas pueden convertirse en ideas millonarias es algo que sabe bien la mujer de Randolph. Cuando le contó la idea de Netflix ella le respondió que era «la mayor estupidez que había oído». Y, en efecto, pareció serlo por un tiempo. Netflix arrancó no como un servicio en línea, sino como un videoclub por correo que enviaba los DVD directamente a los buzones de los estadounidenses. El usuario podía quedarse los discos tanto tiempo como quisiera y no se le cobraba por devolverlos tarde.
Durante tres años la propuesta apenas funcionó, hasta que llegó el 14 de abril de 1997. «Lanzamos nuestra web y estábamos esperando con el champán a que se escuchara el primer ding de nuestro primer cliente. Se escuchó el ding. Unos segundos después: ding, ding, ding, ding. Luego, silencio. Se nos había caído el servidor. Así que en vez de pasarme la tarde bebiendo champán, me encontré en un supermercado con mi técnico comprando equipo a toda prisa para volver a estar en la red».
Se me daba muy bien arrancar empresas, pero era terrible como mánager de una compañía enorme
A sus 56 años, más de una década después de despedirse de la compañía que cofundó y dirigió, Randolph sigue siendo fiel al «nadie sabe nada» y se muestra reacio a las predicciones, aunque se atreve a opinar sobre el futuro que aguarda a las salas de cine por la competencia de Netflix: «No creo que ver películas por streaming vaya a matar a las salas de cine. Cuando estoy en casa, reconozco que lo veo todo por Netflix, o por HBO y Apple TV, pero sigo yendo al cine porque es una experiencia muy distinta». Sobre si el Blu-ray será el último formato físico o de si en realidad la piratería beneficia a la industria, como señalan artistas como Neil Gaiman o los productores de Juego de tronos, Randolph prefiere dejarle el papel de oráculo a otro.
¿Y por qué abandonar Netflix en 2003, cuando la compañía ya era un éxito y estaba a punto de dar el salto al streaming? «A los 45 ya sabes perfectamente en lo que eres bueno y en lo que eres malo. Y yo me di cuenta de que, pecando de inmodesto, se me daba muy bien arrancar empresas, pero era terrible como mánager de una compañía enorme». Cerrar la puerta de Netflix le dejó vía libre a su auténtica pasión: el mundillo start-up. Chubbies shorts, Getable, Bookrenter o Rafter son un puñado de las start-ups que cuentan con él entre sus fundadores y directivos, algunas con éxito, como Looker, que ofrece un programa para gestionar los datos en una empresa y ha conseguido una ronda de financiación de 28 millones de euros.
Randolph señala como futura revolución para las start-ups que puedan identificar si su negocio funciona o no sin tener que crear la empresa
Optimista «por naturaleza», Randolph no ve que los sueños proféticos de un apocalipsis start-up que han venido señalando expertos como Bill Gurley (máximo inversor de Uber o Snapchat) se vayan a cumplir. Para él, hay un abismo entre estos tiempos y la burbuja digital que explotó en el 2000 y que generó pérdidas de miles de millones de euros: «Las cosas son muy, muy diferentes ahora que entonces. Viví lo que pasó y vi las barbaridades que se cometieron. En su gran mayoría, ese no es el caso. No es lo mismo invertir en ideas, como ocurría entonces, que invertir en empresas como Uber o Airbnb. Estas compañías no son ficticias, tienen millones de clientes que pagan un dinero muy real».
Además, Randolph cree que los riesgos de montar un negocio tecnológico se han reducido mucho: «Cuando constituimos Netflix como empresa, tuvimos que reunir un capital de casi dos millones de euros y tardamos seis meses en tener una web. Ahora podrían hacer lo mismo dos chavales en el salón de su casa».
Y podrían probarlo sin tener que montar una empresa. Randolph señala como futura revolución para las start-ups que puedan identificar si su negocio funciona o no sin tener que crear la compañía»Lo llamo validation-hacking. Pongamos un ejemplo inventado: tú quieres montar una app para servir cerveza a tus clientes siempre que les apetezca. Pues antes de empezar a desarrollarla, lo que tienes que hacer es salir por tu vecindario, darle tu número a los vecinos y contarles cuál es el servicio que ofreces. Te pasas unos meses probando así, corriendo para llevar cerveza a gente cercana cada vez que te lo pidan. Y de ahí aprenderás mucho de tus clientes potenciales y de si el negocio parece rentable».
Sí que ve compleja, aunque necesaria, la transformación de un país que quiera subirse al carro de las start-ups. Y no por dinero o tradición tecnológica: «El factor esencial del que no se suele hablar es el cultural. Conceptos como incentivar la ambición o premiar el fracaso chocan a veces con barreras culturales. En esto hemos mejorado mucho en Estados Unidos, pero hay zonas en las que todavía no se entiende lo importante que es que la gente aprenda errando». De hecho, afirma que la moda ahora en Silicon Valley es «mirar mal» a quien no ha fallado al menos una vez, otro mantra para el emprendedor para el que Randolph se guarda otra referencia cinéfila. Una frase de la actriz Mary Pickford, diva de Hollywood que rodaba películas por docenas al año en la edad de oro del mudo: «Eso que llamamos fracaso no es caerse, sino permanecer en el suelo».
El director ejecutivo de la compañía de hardware Intel, Brian Krzanich, sorprendió el lunes con la presentación de una pulsera capaz de dar instrucciones a pequeños robots-araña con meros movimientos naturales de su mano. La clave está en un nuevo procesador: Curie, un botón de alta tecnología que, tras su presentación en enero, Intel ha vuelto a poner de largo en su foro para desarrolladores en Shénzhen (China).
El director ejecutivo de la compañía Intel da órdenes a cuatro robots araña. / INTEL
Krzanich subió al escenario para mostrar una pulsera y cantar las alabanzas de una de sus apuestas para adaptarse a los tiempos de los wearables, la tecnología ponible. «Curie incorpora software y hardware que entiende el movimiento, no solo si te mueves de derecha o a izquierda, sino que puede interpretar si estoy corriendo, nadando…».
El silencio del público parece decir que el jefe no está contando nada nuevo, hasta que los hechos hablan: Krzanich alza la mano y cuatro arañas robot, émulas en miniatura de algún ejército clon en Star Wars, se despiertan y se levantan. Y el público rompe en aplausos.
Krzanich alza la mano y cuatro arañas robot, émulas en miniatura de algún ejército clon en Star Wars, se despiertan y se levantan
El dispositivo incorpora un acelerómetro (un sensor que detecta y mide la aceleración) y un giroscopio (sensor que hace lo propio con la orientación) lo suficientemente pequeños para incorporarlos en wearables como una simple pulsera.
«Aquí viene mi favorito», advierte el directivo. Cierra el puño derecho y lo levanta dos veces por encima de su cabeza: al cabo de un segundo, los minirrobots hacen lo mismo. Llega el momento de descansar y, con un suave movimiento de su palma derecha, manda las arañas domesticadas «a dormir», igual que si apaciguara y ordenara tumbarse a su perro.
La revolución de las impresoras 3D estaba siendo demasiado lenta. Para crear una simple figurita se necesitan horas y hasta días si es algo más grande. Sin embargo, un nuevo método que combina resinas líquidas, luz ultravioleta y oxígeno consigue obtener objetos 100 veces más rápido. Es el gran paso que le faltaba a la democratización de la fabricación en masa y su promesa del háztelo tu mismo.
La impresión 3D es muy parecida a la pastelería. Los pasteleros crean capa a capa la tarta, que toma consistencia una vez que se enfría. Con las impresoras 3D hay dos grandes tecnologías para hacer las tartas. En una, el modelado por deposición fundida (FDM, por sus siglas en inglés), la impresora calienta el rollo de material y con una especie de manga pastelera crea el objeto. Un chorro de aire enfría el filamento para que solidifique. La estereolitografía, sin embargo, usa resinas líquidas que, al ser expuestas a la luz ultravioleta, se solidifican como si fuera una plancha de caramelizar. La FDM es más sencilla y asequible, pero muy lenta y con peor resolución. La estereolitografía ofrece mejores resultados, pero la operación con las resinas es muy compleja.
«La fabricación por adición tiene el potencial de transformar la complejidad con la que se fabrican objetos funcionales, pero la impresión 3D convencional los fabrica usando un enfoque por etapas, capa a capa, que lleva mucho tiempo», dice el químico de la Universidad de Carolina del Norte (EE UU) y creador de la nueva impresora CLIP, Joseph DeSimone. Para este experto en ciencia de polímeros, existe una gran distancia entre la velocidad en el diseño industrial o prototipado rápido y la velocidad en la fabricación que obstaculizan «la capacidad de la impresión 3D de ir más allá de las fases de diseño y realización de prototipos de un producto».
La estereolitografía usa resinas líquidas sensibles a la luz ultravioleta, que las solidifica
Lo que ha conseguido DeSimone y su equipo ha sido simplificar la estereolitografía, acelerando la velocidad de impresión y sin, por ello, afectar a la calidad de los objetos impresos. Su impresora CLIP (Interfaz de Producción Líquida Continua, por sus siglas en inglés), les permite controlar el proceso por el que las moléculas de la resina líquida se solidifican creando estructuras complejas en un proceso llamado polimerización.
Tal y como explican en la revista Science, donde su creación ocupa la portada de esta semana, en vez de usar un sistema mecánico, los creadores de CLIP juegan con el láser ultravioleta que inicia la reacción química de solidificación y el oxígeno, que la detiene. Su gran aportación es una especie de cristal que, como unas lentillas, les permite ajustar el paso de la luz y del oxígeno. De esta manera, consiguen una impresión continua que da a los objetos un acabado perfecto en su forma y sin fracturas en el interior.
Pero lo mejor de CLIP es su velocidad de impresión. Hasta ahora, la impresión vertical podía imprimir unos cuantos milímetros a la hora. Aunque las capas de material superpuesto tienen un grosor de entre 50 y 100 micras (una micra es la millonésima parte de un metro), había que imprimir cada capa, dejar que solidificara y volver a por otra capa. La nueva impresora eleva el objeto del recipiente con la resina a un ritmo de 500 milímetros a la hora, es decir, hasta 100 veces más rápido.
Durante la presentación de CLIP en las charlas TED, DeSimone mostró algunos ejemplos de lo que puede hacer su impresora en unos minutos. Desde una Torre Eiffel de recuerdo, hasta micro agujas para la administración de medicamentos, pasando por prótesis dentales o stent coronarios, una especie de endoprótesis para el corazón.
«Si la impresión 3D quería salir del nicho de los prototipos en el que ha estado atrapada durante décadas, teníamos que encontrar un tecnología disruptiva que afrontara el problema desde una nueva perspectiva y abordara las debilidades fundamentales de las impresoras 3D», comenta Jim Goetz, uno de los socios de Sequoia, una compañía de inversión que pone su dinero en las tecnologías más rompedoras y prometedoras. «Cuando conocimos a Joe [por Joseph DeSimone] y vimos lo que su equipo había inventado, tuvimos claro al instante que la que la impresión 3D ya nunca sería la misma».
«Cuando vimos lo que habían inventado, tuvimos claro que la que la impresión 3D ya nunca sería la misma», dice un inversor
CLIP ha demostrado su valía imprimiendo plásticos, cerámicas y materiales orgánicos, pero debería funcionar bien con todo material basado en polímeros. Para comercializar su tecnología, DeSimone y parte de su equipo investigador han creado, junto a inversores como Goetz la empresa Carbon3D.
«Es un gran comienzo, la revolución está ahí», opina el director de investigación de BQ, Juan González. Esta es una de las pocas empresas españolas que fabrica impresoras 3D del tipo FDM y que está investigando con las de resinas. «El tiempo puede dar igual en el uso doméstico, pero en la empresa es un factor clave», añade. Pero no se trata solo de que se reduzca el tiempo de impresión, sino que el acabado en un proceso continuo como el de CLIP es muy superior.
La inyección por molde que se usa en la producción industrial aún tiene años de vida, pero con avances como este, González cree que está más cerca «el objetivo de conseguir la producción masiva del molde pero con la capacidad de personalizarla de la impresión 3D».
Documento: ‘Continuous liquid interface production of 3D objects’
Excusa Nº 1: “Es que había Lag”
Ah, el infinito y vasto mundo de las excusas. Tan grande, imaginativo y original que a veces hay tipos que son dechados de inventiva y deberían estar escribiendo “el Gran Libro de las Excusas”, un manual que en su vertiente de videojuegos incluiría de todo, desde excusas reales que no se las cree nadie, hasta excusas más trilladas que un campo de maíz que no se las cree nadie. Y es que es verdad que nadie nos cree la justificación que buscamos cuando perdemos a un juego sea cual sea el motivo. Como cuando sucede con el tema del Lag, ese retraso entre el servidor y nuestro equipo que puede provocar que perdamos y hagamos lo mismo que el mítico Angry German Kid. O los bugs en un juego que necesita ser parcheado y/o bien optimizado. Hay veces en que ocurre de verdad, que no es cosa nuestra sino de la conexión. Pero es que esa excusa maldiciendo al Lag al final de un Battle Royale o un Deatmatch la hemos oído ya tantas veces por los cascos, que es imposible no soltarle al quejicoso de turno “ya, ya. Seguro….”. Aunque en tema de bugs, y tras los ejemplos vistos en 2014 con los estrenos de Halo: the Master Chief Collection o Driveclub -este último ya subsanado-, la excusa de perder por fallos sin arreglar tenía toda la validez del mundo
Descubrimos todos los detalles de la nueva versión del sistema operativo de Microsoft y la probamos en una Surface 3. Podemos ver la soltura con la que se mueve tanto en su modo escritorio como en el modo tablet. Nuevos iconos, modo de escritorios múltiples, Cortana… Con características heredadeas de su antecesor Windows 8, pero mejorado, vemos esta versión como un sistema operativo muy completo.
¿Que opináis de esta nueva versión? ¿Os convence?
El inicio de las portátiles de Nintendo
Game and Watch (1980)
Una de las primeras incursiones de Nintendo en el mundo de los videojuegos llegó con Game & Watch, una propuesta que apareció a finales del año 1980 y que ofrecían minijuegos dedicados a diversos títulos de la compañía. Donkey Kong JR, Super Mario Bros, Climber o Ballon Fight fueron algunas de las primeras consolas cosecharon un gran éxito y que se podían ver en distintos formatos: una Wide Screen y otra Multi Screen en la que se inspiró posteriormente Nintendo DS. Salieron una gran cantidad de versiones de estas Game and Watch: Silver y gold fueron las primeras. Luego llegaron las citadas Wide Screen y posteriormente la Multi Screen (con la versión de Zelda en 1989 como destacada). También se hizo una tabletop, una versión panorámica con dos pantallas paralelas en lugar de verticales, una nueva New Wide Screen y otras versiones de menor calado. Todo hasta 1991, llegando a vender más de 40 millones de unidades. Posteriormente saldrían nuevas Game & Watch reeditadas, como pasó en 2010 con la consola que se puede adquirir todavía en el Club Nintendo.
El primero de su especie Versus
Dragon Ball Z: Super Butōden (1993)
Aunque los videojuegos sobre el manga y la serie animada comenzaron a mediados de los 80, no fue hasta la época de la 4ª Generación que Dragon Ball Z descubrió el género bajo el que se englobaría primariamente durante estos 22 años transcurridos. Super Butouden fue el primigenio de su especie, el primer juego de lucha Vs basado en el imaginario de una franquicia que ya arrasaba en Occidente en la TV, y que aprovechó la popularidad de la lucha 2D que Street Fighter II había desatado para presentarnos unos combates tan fluidos y rápidos como de mecánicas fáciles de aprender, siendo accesible, aunque cuando dábamos con un amigo experto nos crujían y bien a base de lanzamientos y combos. Y además, no contenta con meter las características magias, la desarrolladora TOSE se dio el gusto de partir la pantalla para que pudiéramos volar y pelear desde el aire recreando las batallas desde el inicio de la sub-saga Z de la serie hasta el enfrentamiento con Célula. Sus secuelas lo superaron, como el genial Butouden 2: La Leyenda de Saien y sus enfrentamientos bajo el agua, pero este siempre tendrá el honor de ser el primero.