La era del algoritmo ha llegado y tus datos son un tesoro
Las f¨®rmulas para convertir gigantescas cantidades de datos en informaci¨®n con valor econ¨®mico se convierten en el gran activo de las multinacionales
?Qu¨¦ tienen en com¨²n las menciones en las redes sociales al turismo de Mozambique, la recogida de residuos en la localidad riojana de Haro o la eficiencia energ¨¦tica de los edificios registrados en el catastro? En principio, nada. Pero una visita a la sala de monitorizaci¨®n de eventos de Indra basta para encontrar el nexo entre elementos tan dispares.
Un 90% de los datos de toda la historia se han generado en estos cinco a?os
Aqu¨ª, en esta habitaci¨®n repleta de pantallas con luces tintineantes, un grupo de ingenieros controla 24 horas al d¨ªa siete d¨ªas a la semana la informaci¨®n que reciben de una infinidad de procesadores. Se dedican a observar la evoluci¨®n de estos indicadores, y env¨ªan sus conclusiones a los clientes que han contratado sus servicios, ya sean empresas o administraciones p¨²blicas. Es este un excelente lugar para comprender por qu¨¦ los algoritmos se han convertido en el secreto del ¨¦xito de muchas grandes compa?¨ªas: un secreto que les permite canalizar un flujo ingente de informaci¨®n para tomar decisiones fundamentales para su actividad.
Desde esta sala-observatorio que Indra tiene en la localidad madrile?a de San Fernando de Henares, Jos¨¦ Antonio Rubio explica que es aqu¨ª donde gigantescas cantidades de datos son convertidas en conocimiento susceptible de ser monetizar. ¡°Los algoritmos no solo tienen la capacidad de explicar la realidad, sino tambi¨¦n de anticipar comportamientos. Es una ventaja para evitar o minimizar riesgos o para aprovechar oportunidades¡±, asegura Rubio, director de Soluciones Digitales de Minsait, la unidad de negocio creada por Indra para encarar la transformaci¨®n digital.
No es una novedad que las compa?¨ªas obtengan datos de la anal¨ªtica avanzada para estudiar caracter¨ªsticas del producto que planean sacar al mercado; el precio al que lo quiere colocar o incluso decisiones internas tan sensibles como la pol¨ªtica de retribuciones a sus empleados. Lo sorprendente es la dimensi¨®n. No es solo que recientemente se haya multiplicado hasta vol¨²menes dif¨ªciles de imaginar el n¨²mero de datos en circulaci¨®n ¡ªse calcula que la humanidad ha generado en los ¨²ltimos cinco a?os un 90% de la informaci¨®n de toda la historia¡ª. Tambi¨¦n han crecido vertiginosamente las posibilidades de interconectarlos. La palabra revoluci¨®n corre de boca en boca entre acad¨¦micos y gestores empresariales en contacto con el floreciente negocio de los algoritmos y el llamado big data.
¡°El reto ahora es transformar esos datos en valor¡±, dicen en el BBVA
¡°La primera revoluci¨®n lleg¨® hace unos a?os con el almacenamiento de inmensas cantidades de datos procedentes de las huellas electr¨®nicas que todos dejamos. La segunda, en la que estamos inmersos, procede de la capacidad que tanto empresarios como usuarios o investigadores tienen para analizar estos datos. Esta segunda revoluci¨®n procede de los algoritmos supercapaces y de lo que algunos llaman inteligencia artificial pero yo prefiero denominar superexpertos¡±, explica Estaban Moro, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid y del MediaLab del MIT de Boston.
Segunda revoluci¨®n
A esta segunda revoluci¨®n ha contribuido cada uno de los millones de personas que cada d¨ªa entregan sus datos de forma gratuita y continua, ya sea subiendo una foto a Facebook, comprando con una tarjeta de cr¨¦dito o pasando por los torniquetes del metro con una tarjeta magn¨¦tica.
Al calor de gigantes como Facebook y Google, que basan su enorme poder en la combinaci¨®n de datos y algoritmos, cada vez m¨¢s empresas invierten cantidades crecientes de dinero en todo lo relacionado con big data. Es el caso del BBVA, cuya apuesta va dirigida tanto a proyectos invisibles para los clientes ¡ªcomo los motores que permiten procesar m¨¢s informaci¨®n para analizar las necesidades de sus usuarios¡ª como a otras iniciativas f¨¢cilmente identificables, como la que permite a los clientes del banco prever la situaci¨®n de sus finanzas a final de mes.
La ciberseguridad es ya la mayor preocupaci¨®n de los inversores
¡°Hace d¨¦cadas que el sector financiero usa modelos matem¨¢ticos. En los a?os setenta, el cliente de un banco ven¨ªa definido por muy pocos atributos, como el lugar de residencia, edad, profesi¨®n o ingresos. Pero ahora deja una huella digital muy profunda que nos ayuda a conocerlos para particularizar nuestra oferta de servicios y minimizar los riesgos. La novedad es la profundidad de los datos y la capacidad anal¨ªtica¡±, asegura Juan Murillo, responsable de divulgaci¨®n anal¨ªtica del BBVA. ¡°El gran reto ahora es ver c¨®mo se transforman todos esos datos en valor, no solo para la empresa, sino para nuestros clientes y para la sociedad¡±, a?ade.
Las ampl¨ªsimas posibilidades que ofrecen los algoritmos no est¨¢n exentas de riesgos. Los peligros son muchos: van desde la ciberseguridad ¡ªpara hacer frente a hackeo o robo de f¨®rmulas¡ª hasta la privacidad de los usuarios, pasando por los posibles sesgos de las m¨¢quinas.
As¨ª, un reciente estudio de la Universidad Carlos III conclu¨ªa que Facebook maneja para usos publicitarios datos sensibles del 25% de los ciudadanos europeos, que son etiquetados en la red social en funci¨®n de asuntos tan privados como su ideolog¨ªa pol¨ªtica, orientaci¨®n sexual, religi¨®n, etnia o salud. La Agencia Espa?ola de Protecci¨®n de Datos ya impuso en septiembre una multa de 1,2 millones de euros a la red social de Mark Zuckerberg por usar informaci¨®n sin permiso.
La ciberseguridad, por su parte, se ha convertido en la principal preocupaci¨®n de los inversores de todo el mundo: un 41% declaraba estar ¡°extremadamente preocupado¡± por este asunto, seg¨²n el Global Investors Survey de 2018 publicado esta semana por PwC. ¡°Un problema de los algoritmos es que carecen de contexto. Pueden hacer estupendamente bien una tarea, pero si los sacas de esa actividad fallan estrepitosamente. Una empresa que se fusione con otra tendr¨¢ que aprender a entrenar de nuevo los algoritmos de la fusionada. Y para eso tienen que saber c¨®mo se crearon¡±, reflexiona Moro, el experto del MIT estadounidense.
De vuelta a la sala de monitorizaci¨®n de Indra, Rubio desgrana las distintas utilidades que ofrece a sus clientes. Por motivos de confidencialidad, no puede hablar de las decenas de empresas a las que suministra informaci¨®n. Por eso pone ejemplos un tanto ex¨®ticos como el del turismo en Mozambique o los residuos de Haro. Cuando termina, la pregunta gira en torno a la posibilidad de que los algoritmos se hayan convertido en el tesoro m¨¢s preciado de las empresas. ¡°Definitivamente, s¨ª¡±, responde sin dudar.
?Y los riesgos? ?Van a tomar las m¨¢quinas el lugar de los humanos? ¡°Esto es algo que preocupa. Todo lo que desconocemos genera desconfianza. Pero la tecnolog¨ªa nos habilita para limitar los riesgos y acercar las industrias digitales a las personas. El riesgo es inherente al ser humano, no a las tecnolog¨ªas¡±, concluye Rubio.
El riesgo del sesgo en las m¨¢quinas
Al ser preguntada por la brecha salarial entre hombres y mujeres, Fuencisla Clemares, directora general de Google Espa?a, vino a decir que en su empresa no sab¨ªan lo que era eso. All¨ª, un algoritmo ciego a las cuestiones de g¨¦nero propone cu¨¢nto debe cobrar cada uno. La frialdad de las matem¨¢ticas puede lograr decisiones m¨¢s objetivas y libres de prejuicios. Pero, ?y si las m¨¢quinas tienen su propio sesgo? ?Y si este es a¨²n m¨¢s invisible que el de los humanos?
Un reciente art¨ªculo del Financial Times contaba c¨®mo en una empresa estadounidense de atenci¨®n telef¨®nica, la valoraci¨®n del trabajo de los empleados hab¨ªa pasado de los humanos a las m¨¢quinas. Pero que estas puntuaban con una nota m¨¢s baja a aquellos con un fuerte acento, ya que a veces no pod¨ªan entender lo que dec¨ªan. Ejemplos como este muestran el riesgo creciente de que los algoritmos se alcen como los nuevos jueces de un tribunal supremo e inapelable.
Esteban Moro, investigador de la Universidad Carlos III y del Massachusetts Institute of Technology (MIT) centra el debate en una palabra: la escala. ¡°El problema no es que los algoritmos tengan sesgo, porque los humanos tambi¨¦n los tenemos. El problema es que estas f¨®rmulas matem¨¢ticas pueden afectar a cientos de millones de personas y tomar decisiones con efectos mucho mayores que las sentencias de un juez¡±, explica. As¨ª, una persona que busca empleo puede librarse de la tiran¨ªa de los gustos o prejuicios del director de recursos de una u otra empresa. Pero a cambio se enfrenta a los criterios que comparten macroportales de ofertas de trabajo. El monstruo se hace m¨¢s grande.
Juan Francisco Gago, director de Pr¨¢cticas Digitales en Minsait, de Indra, admite que, en la medida en que los algoritmos acaban tomando decisiones, pueden suscitar problemas morales. Y para ello pone el ejemplo de un aparato de inteligencia artificial capaz de hacer detecciones de c¨¢ncer. ¡°Quiz¨¢s con m¨¢s precisi¨®n que un onc¨®logo humano¡±, matiza. ¡°Pero al final, la responsabilidad no puede estar en una m¨¢quina, sino en los individuos que la programan. Es necesario que se establezca un marco regulatorio para esos casos¡±, asegura el directivo de Indra.
El Reglamento General de Protecci¨®n de Datos, que entrar¨¢ en vigor en la UE el pr¨®ximo mes de mayo, establece que los ciudadanos europeos no deben ser sometidos a decisiones ¡°basadas ¨²nicamente en el proceso de datos autom¨¢ticos¡±, con una menci¨®n expresa a las ¡°pr¨¢cticas de contrataci¨®n digital sin intervenci¨®n humana¡±.
El equipo del MIT donde trabaja Moro desarrolla un proyecto de ingenier¨ªa inversa donde se pretende analizar c¨®mo trabajan los algoritmos de gigantes como Google y Facebook. La idea es hacer experimentos con personas que introducen diversas informaciones en las redes, para ver luego c¨®mo estas empresas reaccionan. Se trata, en el fondo, de intentar domar a la bestia y ver si es posible conocer c¨®mo funcionan f¨®rmulas matem¨¢ticas que tienen un impacto en nuestras vidas. Un impacto que nadie duda ir¨¢ a m¨¢s en los pr¨®ximos a?os.
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