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Aceleran el Big Data
En una sala repleta de pantallas de computadoras y con luces tintineantes, un grupo de ingenieros controla 24 horas al día siete días a la semana la enorme cantidad de datos que se reciben a través de una serie de procesadores.
Esos ingenieros se dedican a observar la evolución de ciertas variables, y a enviar sus conclusiones a los clientes que han contratado sus servicios, ya se trate de empresas o administraciones públicas o privadas.
Esa sala es un excelente lugar para comprender qué son los algoritmos, y por qué se han convertido en el secreto del éxito de muchas compañías: un secreto que les permite procesar un enorme flujo de información. ¿De qué se trata? Un algoritmo es una fórmula
matemática que aplicada a un evento de interés, le permite a una máquina tomar decisiones de enorme valor.
Por ejemplo, seleccionar personal para una empresa, diagnosticar enfermedades, decidir cuánto debe ganar un empleado en función de lo que hace, cuánto dinero le pueden prestar para comprar una casa o automóvil, y un largo etcétera. Todo ello sin la intervención humana.
Los algoritmos se alimentan del Big Data, un concepto que aplica a toda aquella información que no puede ser analizada utilizando las o herramientas tradicionales debido a la enorme cantidad de datos que maneja.
La guarida del monstruo
Desde la sala-observatorio que el grupo Indra tiene en Madrid, José Antonio Rubio, un experto en manejo de algoritmos explica como gigantescas cantidades de datos son convertidas en conocimiento susceptible de ser convertido en dinero.
"Los algoritmos no solo tienen la capacidad de explicar la realidad, sino también de anticipar los comportamientos.
De hecho, proveen una enorme ventaja para evitar o minimizar riesgos o para aprovechar oportunidades”, asegura Rubio, Director de
Soluciones Digitales del grupo Indra.
No es una novedad que las compañías obtengan datos de analítica avanzada para tomar decisiones internas tan sensibles como definir la política de una empresa para premiar el esfuerzo de sus empleados.
Lo sorprendente es la dimensión, es decir, la cantidad de datos en circulación que permiten tomar decisiones muy acertadas mediante el uso de ecuaciones matemáticas. primeros avances “La primera revolución llegó hace unos años con el almacenamiento
de inmensas cantidades de datos procedentes de las huellas electrónicas que todos dejamos, en un mundo gobernado por la digitalización.
”La segunda revolución, en la que estamos inmersos, procede de la capacidad que, tanto empresarios como usuarios e investigadores, tienen de analizar esos datos para beneficiar a sus empresas”, explica Esteban Moro, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid y del MediaLab del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts), en Boston.
A esta segunda revolución ha contribuido cada uno de los millones de personas que cada día entregan sus datos de forma gratuita, inconciente y continua, ya sea subiendo una foto a Facebook, comprando con una tarjeta de crédito o pasando por los torniquetes del metro con una tarjeta magnética.
Gigantes como Facebook y Google, que basan su enorme poder en la combinación de datos y algoritmos, cada vez más empresas invierten cantidades crecientes de dinero en todo lo relacionado con el Big Data.
Es el caso del BBVA, cuya apuesta va dirigida a proyectos que permiten procesar información, ya sea para analizar las necesidades de sus usuarios o para otras iniciativas fácilmente identificables, como las que permiten a los clientes prever la situación de sus finanzas a final de cada mes.
Los logros “Hace décadas que el sector financiero usa modelos matemáticos para conocer las tendencias de ciertas variables.
“Por ejemplo, en los años ‘70s, el cliente de un banco venía definido por muy pocos atributos, entre ellos el lugar de residencia, la edad, profesión e ingresos. Pero ahora cada cliente deja una huella digital muy profunda que nos ayuda a conocerlos mejor
para particularizar nuestra oferta de servicios.
“La novedad es la profundidad de los datos y la capacidad analítica de los algoritmos”, asegura Juan Murillo, responsable de Divulgación Analítica del BBVA. “El gran reto ahora es ver cómo se transforman todos esos datos en valor, no solo para la
empresa, sino para nuestros clientes y para la sociedad en su conjunto”, añade Murillo.
Pero las amplísimas posibilidades que ofrecen los algoritmos no están exentas de riesgos. Los peligros son muchos: van desde la ciberseguridad —para hacer frente al hackeo o robo de fórmulas— hasta la privacidad de los usuarios, pasando por los posibles sesgos que producen las máquinas.
De hecho, la ciberseguridad se ha convertido en la principal preocupación de los inversores de todo el mundo: un 40% ha declarado sentirse “extremadamente preocupado” por este asunto.
¿y los riesgos? ¿Van a tomar las máquinas el lugar de los humanos?
“Eso es algo que a todos nos preocupa”, dice Murillo. “Todo lo que desconocemos genera desconfianza. Pero la tecnología nos habilita para limitar los riesgos y acercar las industrias digitales a las personas. Y un detalle importante: el riesgo es inherente al ser humano, no a las tecnologías”, asegura Murillo.
“El punto es que la frialdad de las matemáticas puede lograr decisiones más objetivas y libres de prejuicios”, señala. Por su parte Esteban Moro, investigador del Massachusetts Institute of Technology (MIT), concentra el debate en siete palabras: que el monstruo se hace cada vez más grande.
“El problema no es que los algoritmos tengan sesgo, porque los humanos también los tenemos. El problema es que estas fórmulas matemáticas pueden afectar a cientos de millones de personas y tomar decisiones con efectos mucho mayores que las sentencias de un juez”, explica.
Juan Francisco Gago, experto en Prácticas Digitales, admite que los algoritmos pueden llevar a hacer detecciones de cáncer con más
precisión que un oncólogo humano.
“Pero al final, la responsabilidad no puede estar en una máquina, sino en los individuos que la programan. ¨Para esos casos será necesario que se establezca un marco regulatorio”, señala.