Podemos escuchar en las noticias, cada vez más a menudo, términos como big data, machine learning, e inteligencia artificial. Todos ellos forman parte de un fenómeno que han explotado en la última década como fruto de la digitalización de la actividad humana en los ámbitos personal, público y comercial. Cambiando de esta manera la sociedad misma y su propio funcionamiento.

Cada vez que realizamos una transacción financiera, publicamos en nuestras redes sociales, consultamos en un buscador de internet alguna duda, o registramos nuestra actividad física en un dispositivo wereable, estamos dejando una huella digital que es almacenada en algún lugar en forma de datos. El análisis de estos datos puede revelarnos información sobre nuestros hábitos, situación o intenciones de compra…y mucho más.

Si a esto añadimos el aumento cada vez mayor de smartphones, wereables, dispositivos domóticos, y sistemas IoT, tenemos una marea de datos difícil sino imposible de procesar por medios convencionales. Desde hace décadas ha habido empresas que han almacenado sus datos con la esperanza de poder usarlos en un futuro, cuando la tecnología lo permitiese.

Entonces se comenzó procesar esos datos en grandes computadoras de un elevado coste, construidas ex profeso, y que rápidamente quedaban obsoletas debido al aumento del volumen y la velocidad a la que se generaban dichos datos. Estas computadoras, evidentemente, solo estaba al alcance de grandes compañías con muchos recursos. Pero la computación distribuida cambió todo esto.

Grupos de computadoras convencionales conectadas, y trabajando al unísono, podían superar la capacidad de las costosas supercomputadoras, democratizando así el tratamiento de datos, que emergía gracias a las ingentes cantidades de datos provenientes de las redes sociales y los smartphones. A partir de aquí, la aparición de distintas tecnologías para poder manejar estos datos extrayéndolos, almacenándolos y analizándolos no ha parado de crecer y mejorar.

Hoy en día la extracción, transformación, y carga de estos datos pone a disposición de gobiernos y empresas la posibilidad de obtener información de ellos y generar conocimiento. Este conocimiento es usado a su vez en todos los ámbitos: económico, médico, social, e incluso medioambiental. Nos permite tomar mejores decisiones, mejorar procesos haciéndolos más eficientes, y predecir con una elevada probabilidad de acierto el comportamiento de distintos sistemas: la bolsa, detección de problemas de salud, comportamiento de compradores, consumo/generación de energía, e incluso predecir movimientos migratorios de aves.

Pero más allá de las ventajas que nos aporta la ciencia de datos, nos plantea muchos otros retos que van más allá de lo tecnológico, y que se encuadran ya en lo deontológico. ¿Es ético el uso del algoritmo que desarrollo si tiene un sesgo que perpetúa desigualdades?¿En qué punto el uso de mis datos representa una invasión de mi intimidad? ¿Están siendo vulnerados mis derechos en algunos de los casos? El escándalo de Cambridge Analítica ha dejado al descubierto los peligros que representa el mal uso del análisis de los datos. Esta y otras cuestiones son tratadas en el libro “Armas de destrucción matemática” de Cathy O’Neil, para los que quieran profundizar en el tema. O bien también puedes introducirte en el tema con documentales como Citizenfour, o El Gran Hackeo, que tratan sobre el caso Snowden y Cambridge Analítica respectivamente.

Si como dicen “los datos son el nuevo petróleo”, crear un marco que garantice el crecimiento, la inversión, y la investigación en inteligencia artificial, al tiempo que se protegen los derechos y libertades de los ciudadanos, es el verdadero gran reto de las autoridades europeas. La pugna por el liderazgo en el desarrollo de la inteligencia artificial esta en liza, y la pérdida de oportunidades que ocasionaría la falta de una estrategia comunitaria en materia de big data e inteligencia artificial podría mandarnos al vagón de cola con consecuencias desastrosas para nuestra economía.

 

BIBLIOGRAFÍA

  • Big Data e Inteligencia Artificial. Una visión económica y legal de estas herramientas disruptivas.
  • Investigación y ciencia. Temas N.º 91. La sociedad hiperconectada.
  • Blogthinkbig: Tres documentales para comprender qué hacen con tus datos en Internet.

 

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Ingeniero IoT en el departamento de telegestión en la UNE automatización y control. Grado en ingeniería electrónica. Master en Big Data Analytics. Aficionado a la impresión 3D, raspberry pi, arduino, y robótica.