No puedo dejar de relacionar el concepto de Big Data con el último libro de Margo Glantz, escritora mexicana que se autodenomina “paleomillennial” por ser una tuitera de 89 años, que sabe leer en clave de humor los saltos en el tiempo, alguien que viene del futuro. “Y por mirarlo todo, nada veía” es un experimento literario de 164 páginas que se plantea de inicio a fin la pregunta: ¿entre tanta banalidad, cómo discernir qué es lo importante?.

Y no es una pregunta menor considerando el torrente de información en tiempo real que circula en internet en tan solo un segundo: 342.000 Tweets, 138.840 horas de video en YouTube, 1.380 blogs en WordPress, 276.480 búsquedas en Google, 3.060 items comprados en Amazon, 3´131.760 likes en Facebook, 13´194.420 mensajes enviados por WhastApp, 14.280 pins en Pinterest, 1´111.140 likes en Instagram, 10.920 búsquedas en Linkedin, etc.

Sumemos a este torrente, el universo expandido de lo digital gracias al Internet de las cosas (IoT), la digitalización de los objetos físicos, sensores que recogen datos con los que interactuamos en nuestros ambientes cercanos: cámaras de reconocimiento facial, asistentes virtuales en el hogar como Alexa de Amazon, teléfonos inteligentes con información sobre nuestros movimientos, aspiradoras inteligentes como Roomba, objetos con los que ya estamos conviviendo.

Buena parte de nuestra vida ya es digital, dejamos rastros de lo que hacemos en todas partes, somos seres digitales. La transformación digital está haciendo que las máquinas se comuniquen entre sí sin intervención de seres humanos. Según Hans Vestberg, CEO de Ericsson, “Si una persona se conecta a la red, le cambia la vida. Pero si todas las cosas y objetos se conectan, es el mundo el que cambia”.

Antes de la disrupción tecnológica, las empresas e instituciones podían registrar los datos recogidos en una tabla para análisis y posterior toma de decisiones: listados de porcentajes de ventas en una tienda, número de usuarios de un servicio, etc. Con el incremento de nuevos puntos de recepción de información, ya no es humanamente posible organizar y analizar la información de la misma manera. Los datos se presentan de forma poco estructurada; pensemos en videos, imágenes y voz, además de texto. Para procesar toda ésta información fue necesario idear una nueva forma de almacenamiento y metodología que permita identificar patrones.

Big Data es ahora la punta de lanza de la Revolución industrial 4.0. Puede utilizarse por un lado para aumentar el conocimiento sobre las operaciones de una empresa y con ello tomar decisiones fundamentadas y con mejores resultados; y por otro, para predecir situaciones concretas de los usuarios y tomar medidas anticipadas.

El gobierno digital (e-government) es un caso de uso de Big Data en el cual se recoge información de usuarios de servicios públicos con la finalidad de mejorar su experiencia y reducir costos de operación. Imaginemos cuánto podría mejorar el tráfico en nuestras ciudades si se recogiera información automatizada a través de puntos de recolección de datos (sensores) en las calles para reconfigurar estaciones de buses, rutas, etc. Ni hablar del tiempo que podríamos ahorrar en trámites en las instituciones públicas.

En el sector privado, empresas tecnológicas como Google, Facebook o Netflix, utilizan Big Data de sus usuarios para luego aplicar herramientas de aprendizaje automático y ofrecer un servicio personalizado. La banca utiliza Big Data para reducir riesgos en sus operaciones, pueden calcular incluso la probabilidad de fraude de un potencial cliente.

Hay una infinidad de casos de uso de Big Data para beneficio de todos los sectores productivos, pero ¿qué tan beneficioso es para el individuo que sus datos personales circulen sin ningún control?, ¿Es ético y legal que tanto el gobierno como la empresa privada puedan tomar información sensible de las personas sin su consentimiento?.

Para resolver el dilema ético que el uso de nuevas tecnologías como Big Data está ocasionando, en Europa se creó el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que intenta proteger a las personas del uso indiscriminado de la información que generan y dar a los ciudadanos el control sobre su información privada. Se trata de una regulación que entró en vigencia el año pasado luego de haber dado un plazo de dos años para que las organizaciones puedan ajustarse al reglamento.

Ecuador es uno de los pocos países de América Latina que no cuenta todavía con una ley de protección de datos personales pese a los perjuicios que ello está ocasionando como fue el caso de Novaestrat, donde los datos personales de millones de ecuatorianos están en manos de otras personas y a la venta. En estos tiempos de Big Data: ¿por mirarlo todo, nada se ve?.

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Mientras Daniel Graziadei, poeta alemán invitado a la Feria del Libro de Guayaquil 2019 escribía poemas en el pasillo, inspirado en las palabras que solicitaba al público presente, no pude dejar de observar a una niña que miraba con asombro que el escritor lo hacía utilizando una máquina de escribir Remington del siglo pasado. Esta imagen viene a mi mente cuando leo sobre IA (Inteligencia Artificial). De algún modo lo que hoy vemos como herramienta tecnológica que nos llevará al progreso, mañana podría convertirse en otra cosa, apenas reconocible para las próximas generaciones.

La IA se ha ido asimilando tanto en nuestra vida cotidiana que apenas notamos su presencia. Los futurólogos predicen que pronto la llevaremos incluso en el cuerpo. Antes de levantar la bandera roja que advierte sobre los peligros de su mal uso, creo importante describir una de sus múltiples taxonomías, tal vez la más sencilla de comprender. La IA se divide en dos ramas:

Una, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERAL (IAG), orientada hacia la creación tecnológica. Despierta el temor de que el hombre va a ser reemplazado por máquinas pensantes. Aunque todavía pertenece al terreno de la ciencia ficción, ya existen algunos ejemplares. El año pasado en Tama, uno de los 32 distritos de Tokio, el robot Michihito Matsuda se postuló para la alcaldía obteniendo el tercer lugar con 4.013 votos, quería ganar las elecciones para acabar con la corrupción y dar “oportunidades justas y equilibradas para todos”. Detrás de esta IA están Tetsuzo Matsuda, vicepresidente del proveedor de servicios móviles Softbank, y Norio Murakami, exempleado de Google en Japón, quienes creen que el futuro de la política está en la IA.

Otra, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL SIMPLE (IAS) o “Narrow AI”, busca que las computadoras resuelvan problemas de ámbitos específicos mejor que nosotros. Un ejemplo de IA aplicada fue Deep Blue, la máquina que creó IBM invirtiendo millones de dólares y que logró vencer al mejor ajedrecista del mundo Garry Kasparov en 1997. Fue diseñada para analizar millones de jugadas posibles sobrepasando la capacidad humana. Hoy con el desarrollo de la investigación del juego de ajedrez en computadora existe el software Fritz que corre en cualquier soporte doméstico y cuesta muy poco. Deep Blue es ahora una pieza del Museo Smithsonian de Washington DC. Sin embargo, es el precedente de Watson, una IA con capacidad de responder preguntas formuladas en lenguaje natural, que forma parte del proyecto DeepQA. El objetivo es que Watson pueda interactuar de forma natural con humanos y logre superar la respuesta humana en diversos ámbitos.

La rama de IA simple abre un abanico de posibilidades de crecimiento exponencial para empresas: la habilidad de las máquinas para entender lenguaje natural (speech recognition), clasificar objetos (computer visión), traducciones de textos de un lenguaje a otro, bots que realizan de forma automática tareas repetitivas y que son muy útiles para los centros de atención al cliente, algoritmos que se crean a partir de rastros que dejamos en redes sociales para vendernos productos, etc.

Uno de los principales casos de uso de la IA simple es Machine Learning, método analítico que permite que un sistema por sí mismo descubra patrones, tendencias y relaciones en los datos, mejorando continuamente la respuesta en cada interacción. Servicios financieros, atención en salud, marketing, ventas, gobierno y transporte, se cuentan entre los sectores que más aprovechan esta innovación.

Un ejemplo reciente en nuestra región es G.E.N.I.A. (Gran Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial), organización que sienta las bases institucionales para que los países latinoamericanos puedan convertirse en líderes en el aprovechamiento de la Inteligencia Artificial (IA).

Yuval Noah Harari en su último libro “21 lecciones para el siglo XXI” afirma que la única constante es el cambio, “No podemos estar seguros de las cosas concretas, pero el propio cambio es la única certeza”. Advierte que la humanidad tendrá que lidiar con máquinas súper inteligentes, cuerpos modificados, algoritmos que pueden manipular nuestras emociones con precisión, rápidos cataclismos climáticos causados por el hombre, cambiar de profesión cada década y más. Los cambios están sucediendo de forma acelerada y apenas podemos procesar las emociones que acarrean, porque nuestro cerebro no está diseñado para ello. De cara a este mundo abrumador que se está gestando, Harari resalta que la pregunta más urgente y complicada de responder será ¿quién soy?. Su respuesta es indispensable para evitar el inminente hackeo de nuestros cerebros y con él la pérdida de libertad, “si los algoritmos entienden mejor que tú lo que ocurre dentro de ti, la autoridad pasará a ellos”. Prepararse para conocer mejor nuestro “sistema operativo” parece ser la clave: tener una mente flexible, equilibrio emocional, buscar la forma de sentirse cómodo con lo desconocido y ser resilientes.