La revolución de los datos
Gracias al desarrollo de potentes softwares para el análisis de mega datos (Big Data), así como de los distintos motores de búsqueda o plataformas de redes sociales como Google, Facebook, YouTube, Twitter, Instagram o, en el mundo del retail, Amazon o Alibaba, la oportunidad de disponer de millones de datos en tiempo real no solo está cambiando el modelo de negocio de miles de empresas a nivel mundial, sino que también está transformando al conjunto de la sociedad. El volumen de información que se obtiene cada segundo mediante los smartphones, smart TV, computadoras o cualquier tipo de dispositivo electrónico conectado a Internet, está permitiendo tomar decisiones con un elevado nivel de precisión en áreas tan diversas como el comercio, las finanzas, la logística, el transporte, la navegación aérea y marítima, la salud, la agricultura, el medio ambiente, la seguridad, el clima o, ahora, el rastreo de la cadena de contagios de la COVID-19. De hecho, los países que han optado por el uso de la tecnología para combatir el virus se encuentran entre los que han obtenido mejores resultados en el control de la pandemia, como es el caso de China, Corea del Sur, Taiwán y Singapur.
A pesar de que el término Big Data es relativamente nuevo, el origen de la recolección de grandes conjuntos de datos se remonta a la década de los años 60 y 70, cuando empezó la creación de los primeros centros de datos y el desarrollo de bases de datos relacionales. Sin embargo, no fue hasta mediados de la primera década del siglo XXI cuando las empresas comenzaron a darse cuenta de la cantidad de datos que plataformas como Facebook y YouTube estaban acumulando, lo cual despertó un amplio interés sobre cómo sacarle el mejor provecho a esa situación. En este sentido, con el desarrollo de software de códigos abiertos, tales como Hadoop (2005) y Spark (2009) —concebidos para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos— se da inicio a la era del Big Data en la que hoy estamos inmersos. Las referidas herramientas de almacenamiento de datos han venido, tanto a facilitar el manejo de grandes cantidades de datos, como a reducir de manera significativa el costo de almacenamiento. Así, se ha logrado acumular una cantidad de datos sin precedentes en la historia de la humanidad y que continúan en ascenso cada segundo gracias al desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning, combustible esencial que alimenta al denominado Internet de las cosas (IoT), que permite la interconexión digital de dispositivos electrónicos de uso cotidiano.
Para muchas personas, la inteligencia artificial continúa siendo un sueño o parte de la ciencia ficción propia de películas como Matrix o Minority Report, pero la realidad es que ha llegado tan rápido a nuestras vidas, que la hemos incorporado a nuestra toma de decisiones sin apenas darnos cuenta. A principios de 2020, los usuarios de Internet alcanzaban los 4,540 millones, equivalentes al 54% de la población mundial. Según el informe Data Never Sleeps 6.0 de la consultora especializada en análisis de datos DOMO, durante el presente año, cada persona con acceso a un dispositivo conectado a la red generará alrededor de 1.7 megas de información por segundo y, en ese mismo tiempo, Google recibirá 40,000 órdenes de búsqueda.
Stuart Russell y Peter Norvig, autores del libro Inteligencia Artificial: un enfoque moderno, establecen al menos cuatro grandes clasificaciones de la inteligencia artificial: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. Los sistemas que piensan como seres humanos han sido programados para realizar actividades relacionadas con la toma de decisiones, resolución de problemas o aprendizaje sobre determinadas tareas o acciones; este es el tipo de Inteligencia Artificial que tiene que ver con las redes neuronales artificiales, herramienta muy utilizada en el área de márketing comercial y político. Los sistemas que actúan como humanos son computadoras programadas con una estructura de algoritmos que les permite realizar tareas similares a las realizadas por seres humanos, como es el caso de los robots. En cambio, los sistemas que piensan racionalmente se diferencian a los anteriores en que tratan de emular el pensamiento lógico y reaccional que mostraría un ser humano ante una determinada situación, como actúan los sistemas expertos en cualquiera de sus tres modalidades: RBR (Rule Based Reasoning), CBR (Case Based Reasoning) o los basados en redes bayesianas. Por su parte, los sistemas de inteligencia artificial que actúan racionalmente son aquellos que tratan de imitar de manera racional las actuaciones de los seres humanos, permitiéndonos la interacción con estos sistemas, ya sea mediante instrucciones de voz o de texto. Dispositivos como Alexa de Amazon o Siri de Apple están programados bajo esta modalidad.
Como vienen señalando los medios y revistas especializados en temas de economía, finanzas y tecnología, los datos se han convertido en el nuevo petróleo del siglo XXI y, al mismo tiempo, en la mayor vulnerabilidad a la privacidad de los seres humanos, llegando incluso hasta violar sus derechos fundamentales. Para The Economist, los datos se han convertido en la moneda de cambio del mundo en línea. Son recopilados, analizados, vendidos e incluso ocasionalmente robados, derivándose de ellos nuevos modelos de negocio, que han permitido a muchas empresas convertirse en las más valiosas del mundo. Sin embargo, cada vez son más los gobiernos, organismos reguladores y críticos que alzan su voz contra el avance de lo que estos últimos han denomino como “capitalismo de vigilancia”.
Como hemos podido observar, la evolución del Big Data y la Inteligencia Artificial está influyendo en la toma de decisiones de políticas públicas, comerciales y sociales, así como en la transformación del modelo de negocio de muchas industrias a nivel mundial. Sin embargo, en el caso de las personas, nos queda una profunda duda sobre si las decisiones basadas en datos provenientes de las redes sociales y motores de búsqueda sean las más acertadas y prudentes, ya que las cosas que deseamos no siempre son las más convenientes.
Referencias:
- Alaimo, C., y J. Kallinikos (2017). «Computing the Everyday. Social Media as Data Platforms», The Information Society, vol. 33, n.º 4, pp. 175-191.
- DATA NEVER SLEEPS 6.0 (2019) https://www.domo.com/assets/downloads/18_domo_data-never-sleeps-6+verticals.pdf
- Russell, S. J., & Norvig, P. (2004). Inteligencia Artificial: un enfoque moderno (No. 04; Q335, R8y 2004.). 20 datos para 2020: https://blogs.elconfidencial.com/economia/big-data/2019-12-31/20-datos-para-2020_2394980/
- Kallinikos, J. (2007), The Consequences of Information. Institutional Implications of Technological Change, Cheltenham, Elgar.
- Oracle (2020). ¿Qué es big data? https://www.oracle.com/es/big-data/what-is-big-data.html
- The Internet of Things will bring the internet’s business model into the rest of the world https://www.economist.com/technology-quarterly/2019/09/12/the-internet-of-things-will-bring-the-internets-business-model-into-the-rest-of-the-world
