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Big Data: Reflexión

22 junio 2020
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Los datos son el petróleo que alimenta la economía digital. Promueve la innovación, aumenta el cociente democrático de la sociedad, mejora la productividad y la eficiencia de los sistemas y ayuda a comprender mejor los diferentes mundos. Generamos, procesamos y consumimos una cantidad de información sin precedentes. No será ingenuo decir que la tercera roca del sol está desarrollando un sistema nervioso digital.

Estamos parados en un punto de inflexión donde las máquinas están generando más información que los humanos mientras marchamos hacia un mundo que será dominado por las comunicaciones IoT (Internet de las Cosas) y M2M (Máquina a Máquina). Las potentes capacidades de computación disponibles ahora impulsan la integración de datos de diversas fuentes a medida que las APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) abiertas ganan popularidad. No se trata sólo de la ubicuidad de la generación de datos; plataformas como Hadoop han permitido el procesamiento bajo demanda de enormes trozos de datos en formato de código abierto, comercializando lo que antes se percibía como capacidades de procesamiento de supercomputación que residían en unos pocos seleccionados. Incluso las bases de datos que han sido almacenadas en silos pueden aportar ideas interesantes cuando se realiza una correlación, lo que aporta una nueva perspectiva para comprender las cosas de manera diferente: identificar los sesgos, desenterrar los fraudes, determinar la causa fundamental de los problemas, etc.

Como cualquier otra tecnología, las posibilidades de los grandes datos son fascinantes y atemorizantes. Está en nosotros demarcar lo que se desea, lo que es aceptable y lo que es dañino. Los grandes datos son una ayuda para las predicciones meteorológicas y de desastres, en sectores no orientados a la tecnología como la agricultura y la manufactura para mejorar la productividad, para descubrir el potencial de los niños en los primeros años ayudando a identificar las trayectorias profesionales y las perspectivas, para diseñar ciudades con una planificación urbana asistida por datos, e incluso para la predicción de la delincuencia y la seguridad.

Es el poder de los grandes datos, combinado con la gran simulación, lo que dio lugar a un algoritmo llamado Alpha Go que derrotó al Gran Maestro de antaño en el juego Go, que supuestamente tiene innumerables posibilidades ejercidas intuitivamente cuando es jugado por humanos. Las máquinas y los algoritmos procesan tanto los datos estructurados como los no estructurados mejor que los cerebros humanos, y con la creciente automatización de los sistemas que aprovechan el aprendizaje de las máquinas, los beneficios ensalzados no son tan lejanos.

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Contrastando con un escenario donde la privacidad es la mayor víctima. Con cada esfuerzo digital que emprendemos, ya sean nuestros intercambios en los medios sociales, nuestros patrones de compra, las actividades físicas o el comportamiento de consumo de contenidos digitales, nuestras acciones revelan una parte de nuestra vida que se digitaliza y graba. Es una evidencia sustantiva de quiénes somos, qué pensamos y qué hacemos, a menos que la falsifiquemos o que los datos que se utilicen sean corruptos.

Las empresas que operan en un entorno competitivo a menudo caminan por el fino borde de las fronteras legales y éticas cuando se trata de la recopilación, el procesamiento y el uso de datos. El análisis perfilado de los datos individuales es lucrativo para los negocios que personalizan los anuncios para obtener mejores tasas de éxito, y mina de oro para los modelos de negocio centrados en los datos de la nueva era. La reciente saga de Facebook- Cambridge Analytica logró llamar la atención, y atraer la ira, de los interesados a nivel mundial, planteando preguntas sobre lo que es socialmente inaceptable, lo que dio lugar a llamamientos a favor de una reglamentación más estricta de la economía de los datos, en especial el uso de datos de gran tamaño. Confiar en la misericordia de las plataformas que procesan nuestra información personal, después de haber firmado sus términos de servicio, no ha resultado ser realmente exitoso. Las medidas regulatorias de arriba hacia abajo están finalmente llevando la minimización de datos y la privacidad por diseño de los libros de texto a una aplicación en el mundo real, tratando de mejorar el control de los usuarios sobre sus datos y construir la propiedad sobre el uso en todo el espectro de servicios.

A medida que la batuta de la toma de decisiones, que a menudo justifica la intervención humana racional, pasa a los algoritmos y programas, la cuestión de la ética, la discriminación y la justicia seguirá siendo primordial. La calidad y la precisión de los datos como entrada es extremadamente crítica; de lo contrario, puede fácilmente caer en una espiral de consecuencias no deseadas. De igual modo, un análisis predictivo equivocado que se introduzca en un sistema de decisión automatizado plantea riesgos significativos en determinados escenarios. El equilibrio de poder entre el hombre y la máquina se inclinará continuamente hacia un mundo dominado por las máquinas. Con estas preocupaciones, los derechos de los individuos a no estar sujetos a la toma de decisiones automatizada, y las oportunidades significativas de cuestionar la autenticidad y exactitud de los datos, la lógica para el análisis y las decisiones automatizadas adversas tendrán que ser cuidadosamente preservadas. La transparencia y una mejor explicabilidad de la lógica en la toma de decisiones puede ayudar a superar el déficit de confianza. Comprendamos las grandes implicaciones de lo que estamos construyendo y hagamos preguntas más difíciles y, si es necesario, tomemos decisiones más difíciles, incluso si esto significa reimaginar modelos de negocio, para un mundo mejor, más seguro y justo impulsado por los datos.

Fuente del artículo: Bithal Bhardwaj, CISO, GE South Asia & Rahul Sharma, Fundador de The Perspective y trabajador en Tech Policy, Privacy y Ciberseguridad

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