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Los avances tecnológicos han posicionado al Big Data como un nuevo elemento que puede influir en el mundo de los negocios

El irresistible poder del big data: Sofisticación y potencia de una tecnología universal

Por Juan Emilio Ballesteros

La tecnología big data (BD) supone una nueva revolución mundial de la sociedad, como lo fue en su día la máquina de vapor, la electricidad, el coche, el ordenador o, incluso, el teléfono móvil. En realidad, la tecnología es casi universal desde hace ya mucho tiempo; lo que ha cambiado en la actualidad es su creciente nivel de sofisticación y su potencia a precios cada vez más bajos.

 CARLOS MORRÁS 

DIRECTOR DEL MÁSTER EN BIG DATA DE COMILLAS ICAI


En esta revolución que está empezando, nuestra vida cambiará mucho respecto a lo que conocemos, y a mejor, fundamentalmente porque es aplicable a muchos más campos donde antes no llegaba la automatización inteligente. Esto es la universalización de los campos de uso, tanto por sus nuevas capacidades como por su bajo coste.

¿Se ha pasado de un análisis descriptivo a un análisis predictivo y prescriptivo?

Sí, es la evolución natural del BD y la analítica, cada vez análisis más sofisticados y complejos; del sencillo descriptivo que computacionalmente es poco costoso y siempre se puede hacer –aun en el caso de que sea poco esclarecedor–, a predictivos primero y prescriptivos después. Estos necesitan muchísimos más datos, más capacidad de cómputo y técnicas cada vez más sofisticadas, pero ofrecen análisis muchísimo más relevantes y valiosos y, en ocasiones, sorprendentes. Es pasar de describir una situación a proponer qué hay que hacer para que ocurra más probablemente lo que deseo. El cambio es radical.

¿Es posible un equilibrio entre datos, tecnología y talento?

Con el talento puede haber un desequilibrio importante, al menos a corto plazo. Aunque el talento siempre sale adelante, cada vez es más necesario, porque las tareas más deterministas o mecánicas van a ser automatizadas por el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA), y porque estas áreas demandan un volumen ingente y exponencialmente creciente de profesionales. En el otro lado, los datos y la tecnología van de la mano: el volumen de datos y la capacidad de analizarlos crece con la mejora de la tecnología. Hace tiempo que ambos factores están en equilibrio. El problema es formar a esos profesionales con talento y capacidad de liderar el futuro que ayuden a la sociedad española a no quedarse atrás.

¿Cómo ha cambiado el modelo de negocio?

El impacto del Big Data e IA viene de tres maneras. La primera y la más visible es que hay muchos más negocios basados en datos. Hemos pasado de unos pocos negocios –en general de ámbito local y no excesivo tamaño, como las guías telefónicas, fi cheros de morosos o de direcciones para mailings–, a miles de empresas, globales y enormes (Google, Facebook…), basadas en datos de personas que facturan casi lo mismo que el PIB de España, o basadas en datos de empresas, como buscadores de hoteles o vuelos, apps… Otro impacto surge de la monetización externa de datos, en la que las empresas tradicionales generan un negocio extra usando información que antes era residual. Telefónica, por ejemplo, ha creado una empresa –LUCA– cuyo negocio es vender análisis anonimizados de movilidad de la población usando la información de las antenas de los teléfonos, unos datos que hasta hace poco tiempo se tiraban.

La segunda manera que está impactando es por la vía de la personalización. Al tener abundantes datos de cada persona, el modelo de negocio cambia de una segmentación clásica de clusters a la personalización uno a uno en todos los ámbitos generando nuevas oportunidades de negocio.

La tercera manera es a través de la optimización radical de los procesos. Tanto por mejora de los ya existentes como por automatización de procesos que eran manuales. Por ejemplo los bots en centros de relación de cliente o la optimización logística de Amazon, los coches autónomos, cámaras de detección de piezas defectuosas, las altas de cuentas bancarias por reconocimiento facial…

Carlos Morrás Director del máster en Big Data de Comillas ICAI

¿Qué ventaja competitiva aporta el Big Data?

La ventaja es tremenda. Es enorme la diferencia entre tener que salir del negocio o ser muy rentable. En un negocio o en una transacción saber qué pasa o por qué pasa, que pasará y cómo hacer que pase lo es todo. En las clases del Máster de Big Data y Analítica Avanzada de Comillas hemos visto cómo los directivos invitados de importantes empresas destacaban el aumento en centenas de millones de euros de las ventas gracias al BD.

¿Cómo transformará la IA el mercado laboral?

El mercado laboral está en continua transformación adaptándose a la cambiante realidad. Cada vez que aparece un avance tecnológico, el mercado laboral se reajusta, y así lleva por lo menos desde que se inventó la máquina de vapor. Igual que cuando apareció el coche surgieron los chóferes y los mecánicos y dejaron de existir cuadras y cocheros de carros, ocurrirá parecido con la IA. Algunos puestos ya han aparecido, como los Data Scientist y Data Engineer, y otros nuevos que aparecerán con nombres aún por definir en algunos casos, que podrían ser Configurador de AI, Supervisor de granja de robots, o mantenedor de robots, y quizás desaparezcan otros como los de conductor de camiones o el de operador del call center. Además, en el mercado laboral del futuro tendrán más oportunidades los puestos con más relación personal y trato humano, los más creativos y que tengan más improvisación, los de mayor valor añadido intelectual y, por supuesto, los que tengan mayor relación con la tecnología.

No tenemos datos de todo para dejar que la máquina dé una solución; siempre habrá espacio para el hombre, el raciocinio, la creatividad o la intuición

¿Puede la experiencia del cliente condicionar todo el proceso de marketing y venta?

Efectivamente la experiencia del cliente es clave. La compra como experiencia de ocio lúdico y satisfactoria más allá de la simple adquisición de productos es la evolución natural de mercados con niveles de vida cada vez más altos. Ya no se trata de comprar un buen producto a buen precio, sino de disfrutar del proceso, incluso de poder presumir del proceso. Es como la diferencia entre alimentarse si más o ir a un restaurante de alta cocina. Esta tendencia hace que se ponga al cliente en el centro y se ha visto muy favorecida e incluso revolucionada por las capacidades analíticas del Big Data, El ingente volumen de datos que supone analizar todos los movimientos del ratón en una tienda web, dónde y cómo se usa la app… solo es posible convertirlo en conocimiento para mejorar esa experiencia usando BD. También se empieza a hacer en las tiendas físicas, analizando los movimientos del cliente por la tienda, sus rutas favoritas, zonas calientes y frías, si mira o no el precio, si lo compara con el de Internet, tiempo de estancia…

¿Existe una ética del BD?

Por supuesto que sí. En el caso particular de la Universidad Pontificia Comillas prestamos una gran atención a la ética y en el caso de big data es un aspecto clave. Tanto, que nosotros en el Master en Big Data y Analítica Avanzada hemos incluido un módulo de ética para formar a los alumnos en este aspecto fundamental. BD es una tecnología muy poderosa que plantea múltiples retos éticos. Que la tecnología lo pueda hacer no quiere decir que sea ético y debamos hacerlo, o siquiera que debamos trabajar en ello, sea legal o no. No solo hablo de dilemas de elección de, por ejemplo, a quien debe intentar salvar un coche autónomo en caso de accidente, si a los pasajeros o a los peatones. También están aspectos del uso del conocimiento que puedes tener con el BD y su relación con la privacidad y no discriminación. ¿Dejo sin cobertura médica a una persona de por vida porque su probabilidad de tener cáncer u otra enfermedad es alta? ¿Evito dar crédito a una nacionalidad, raza o religión porque estadísticamente es problemática?… Como todo avance tecnológico no se trata de limitarlo, sino de evitar su mal uso. Hay que ponerlo al servicio del hombre, de su libertad, desarrollo y bienestar.

El gran hermano que vaticinaba George Orwell en 1984 hoy es posible. Se está implantando en la dictadura china (con 200 millones de cámaras para controlar a sus ciudadanos y el uso como DNI del whastapp chino WeChat asignando un ‘crédito social’.

Atos Codex se dirige a empresas de cualquier sector, especialmente en entornos que realizan un uso intensivo de datos

Ante fenómenos como la posverdad y las fake news ¿cómo incentivar la confianza digital?

Después de los últimos escándalos con elecciones manipuladas y destrucción de reputaciones de personas, espero que se empiezan a tomar en serio medidas eficaces, que seguro existen. No sé realmente cual es la solución correcta, pero sé que la censura no es la solución. Deberíamos saber quién escribe la noticia realmente y cuantas personas la han leído o si un referente con autoridad le da credibilidad. Ningún votante norteamericano haría mucho caso de una noticia ‘en primicia’ contra Hilary Clinton que propagara un escándalo no confirmado si sabe que está escrita y patrocinada por los rusos y que va dirigida exclusivamente a 30.000 personas. También desde la escuela y la universidad debemos dotar a los estudiantes de sentido crítico.

¿Pueden los datos amañar un proceso electoral o atacar infraestructuras críticas?

Con big data se pueden ganar elecciones de manera limpia, como el caso de Obama en 2009. Pero también se pueden ganar amañando con la combinación de big data y fake news, como en el caso de Trump de 2016. La ciberdelincuencia o los ciberataques también son una amenaza muy importante hoy. Todo funciona con ordenadores conectados y, por tanto, todo se puede atacar, sobre todo porque muchas empresas e instituciones han ignorado el problema y apenas tienen medidas de protección. Aun así, es posible minimizar el riesgo y hacerlo desparecer casi del todo.

China ha comenzado a introducir un programa mediante el que se impartirá la asignatura de IA en los institutos. ¿Está preparada la educación en España para las nuevas tecnologías?

China está decidida a ser referencia en IA y en algunas otras tecnologías (internet, móviles, comunicaciones…) y tiene un plan a gran escala. En España, por el contrario, la educación obligatoria está tan politizada, fragmentada y tan falta de una estrategia real que veo muy difícil implantar Programación o Inteligencia Artificial en los colegios si ni siquiera se ponen de acuerdo en las clases de física. Sí hay cierto desarrollo en ‘tener’ o ‘usar’ tecnología en las aulas, pero no en aprender a desarrollarla. Como respuesta, aparecen otras iniciativas. Comillas ICAI y otras muchas organizaciones organizan campus tecnológicos para niños y adolescentes en los que se puede aprender desde impresión 3D a programar robots.

Hay múltiples retos éticos. Que la tecnología lo pueda hacer no quiere decir que sea ético y debamos hacerlo o que debamos trabajar en ello, sea legal o no

¿Es verdad que no existe formación porque aún no se han definido los empleos del futuro?

Es cierto que la universidad va ligeramente por detrás del mercado laboral, sobre todo porque para formar a profesionales para los nuevos empleos que se requieren ya son necesarios, como mínimo, cuatro años de estudios. Es fundamental el estrecho contacto de la universidad con el tejido empresarial para conocer de primera mano las necesidades de las empresas. En la Universidad Pontificia Comillas se ofertan programas que combinan el rigor académico con la práctica, y totalmente adaptados a las necesidades reales de la empresa. De hecho, Comillas ICAI cuenta con contenidos adaptados al nuevo entorno digital de big data y de Analytics, con dobles grados y dobles másteres de calidad.

Por lo general, no nos sentimos muy cómodos ante las probabilidades, preferimos las respuestas binarias. La probabilidad puede estar bien para Amazon o Google, pero ¿cómo incide cuando se trata de decidir la formación?

Efectivamente el ser humano prefiere variables categóricas y más cualitativas, del tipo excelente, bueno, regular…, que un número entre cero y uno con muchos decimales. La decisión de la formación es muy personal y cualitativa. Hay que saber qué es lo que realmente es importante y qué valora cada persona, sobre todo porque es una decisión que te prepara para tu futuro. En nuestro caso creemos en una formación integral de calidad, útil y práctica para el ejercicio profesional, rigurosa, con una atención personalizada, con una formación humana integral.

¿Nos hunde el big data mucho más en la realidad líquida y la incertidumbre que conlleva? ¿Cómo sobrevivir en medio de la duda?

Si entendemos realidad liquida en los términos de Bauman, podríamos decir que efectivamente apoya el individualismo por la vía de la personalización extrema que permite BD y por la vía de impulsar el cambio del mundo actual. Tenemos la paradoja de que, por el hecho de que las máquinas y personas tengan más información y más precisa, se nos va a generar más incertidumbre de cómo será ese mundo cambiante, y cómo encajamos cada uno de nosotros en él. Frente a esto, hay que preparar a los alumnos para que afronten ese futuro incierto con garantías, con valores, con una sólida formación adaptada a estas nuevas tecnologías y con formación en habilidades.

En la era del big data las probabilidades se vuelven más visibles, precisas y detalladas. ¿Esto asusta a la gente o les da confianza?

Puede que inicialmente asuste la cantidad y detalle de las probabilidades que se pueden obtener por el aspecto intrusivo y poderoso que puede representar, pero con el uso y su fiabilidad, se torna en confianza y, a veces, también en confianza ciega sin sentido crítico alguno. Esto también puede generar una confusión entre alta probabilidad y determinismo; y la verdad es que prácticamente nada es al 100% probable. Siempre hay alguna probabilidad de lo contrario, y cuando es relativo a personas, es fantástico saber que nada es seguro del todo, que puede cambiar para bien o para mal.

El dato no nos dice por qué suceden las cosas, solo confirma que están sucediendo. ¿Basta con esta correlación o siempre buscaremos la causalidad? ¿Cómo cambia el dato nuestra mentalidad, la forma de pensar y de aprender?

Siempre querremos conocer las variables que causan el resultado, pero lo cierto es que la correlación no implica causalidad, no dice nada en ese sentido y puede llevar a errores. La contraria sí que es cierta, ya que si hay causalidad necesariamente hay correlación. Por ejemplo, las lluvias en Alabama en la década del 2010 encaja al 99,06% con la venta de grapas en EEUU. Se podría concluir que si hay sequía en Alabama es porque se han vendido pocas grapas y la realidad es que nada tiene que ver (*). El error viene de pensar que conocemos el problema y de que las variables estudiadas son las que modelizan la realidad estudiada, cuando no suelen ser más que las variables disponibles. Hay que aprender a modelizar el problema, estudiarlo matemáticamente y luego volver al problema real para interpretar los resultados y validar las conclusiones, no basta con el análisis matemático sin más.

(*) En internet hay varias páginas que ofrecen estas correlaciones aleatorias a modo de diversión e ilustración (por ejemplo, http://www.tylervigen.com/spurious-correlations).

¿Anula nuestra capacidad de intuición en el caso de que sirva para algo?

No tenemos datos de todo para dejar que la máquina dé una solución; siempre habrá espacio para el hombre, con problemas que tengan que resolverse con raciocinio, creatividad o intuición. Cambiar a esto permite al hombre avanzar más, aunque con cierta inseguridad de desconocer la justificación. El problema es que la intuición es un término muy degradado por ser el comodín que se usa –que usamos todos– para justificar cualquier decisión o pensamiento irracional.

¿Se reduce el fracaso universitario con BD?

Supongo que si se tienen más datos de los alumnos se podría explorar esta vía, también habría que analizar las implicaciones que tendría. Existen medidas menos glamurosas, pero mucho más inmediatas y directas para reducirlo: calidad, excelencia, utilidad de la formación, profesorado, metodología…

La Universidad Pontificia Comillas ofrece programas de industria conectada y alberga el primer laboratorio blockchain. ¿Qué programas se implementan?

Comillas es pionero en programas y aspectos, y en particular es socio fundador de la red de blokchain Alastria, junto con empresas como Banco Santander, BBVA, Repsol, Gas Natural Fenosa, Accenture, Cepsa, Cuatrecasas, Deloitte, Telefónica… Cubriendo las tres visiones, la parte de negocio empresarial, la de aspectos jurídicos y la de aspectos tecnológicos. Tambien como programas innovadores están los dobles grados con Business Analytics: ADE + Business Analytics, Derecho + Business Analytics y la parte de Ingeniería con Ingeniería de Telecomuniciones + Business Analytics. En máster además del de Industria Conectada 4.0, está el de Big Data y Analítica Avanzada y el Doble Máster de Ingeniería de Telecomunicaciones + Big Data y Analítica Avanzada y el de Smart Grids (redes inteligentes).

¿Cómo combinar la arquitectura de la data con las técnicas y su traslado al ámbito del negocio?

No es lo mismo hacer una prueba de concepto o de laboratorio que usar BD en la empresa. La implantación de BD supone embarcar a la empresa en una transformación digital que requiere de liderazgo y perfiles con formación especialista específica. Hay que transformar procesos y modelos de negocio y son necesarios data engineers, data scientists, data architect, business analysts, etc…

¿Con el Reglamento General de Protección de Datos, estaremos más seguros?

Va a tener un impacto enorme en muchos aspectos: en los ciudadanos, en las empresas, en el mercado europeo e incluso en otros mercados del mundo. Creo que va a suponer una legislación bastante ‘disruptiva’.

El ciudadano estará mucho más protegido en sus derechos, privacidad y usos de sus datos, dándole un poder y capacidad de elección muy alto. Poder de pedir explicaciones a las empresas, de qué datos usan y para qué exactamente, poder de pedir revisión manual de las decisiones o recomendaciones de un algoritmo… Para las empresas supone un cambio importante, no solo el coste de adecuación o la cuantía de las posibles multas, sino también el cambio de centro de gravedad de la estrategia de datos, que se va a desplazar de los directivos a los clientes, que ahora pasan a ser el centro y los auténticos decisores.

Para más información, visite Cambio16

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