Big Data

La Generación COVID

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2020 fue un parteaguas para la humanidad. Para Ortega y Gasset –tristemente cada vez menos citado– son los grandes eventos el punto de inflexión que señala el surgimiento de una nueva generación. Hay una generación COVID y están incluidos en ella todos aquellos que tuvieron entre 11 y 25 años en 2020.

¿Que significa ser joven en pandemia? Sin saberlo expresar de otra forma que a través de vivencias, los jóvenes se asumen en esa realidad para la que parecen haberse preparado desde el momento de su nacimiento. La generación COVID nació sapiente digital, es su lenguaje, su forma de comunicar, su referente, lo digital es su base, su periscopio para observar desde lo profundo, el océano de lo social.

Son los pertenecientes a esta generación, quienes prescindieron primero de los espacios de oficina y convirtieron miles de espacios, lofts, almacenes, viejos locales de las grandes administraciones, en conversatorios, salones de co-creación y cafeterías. Los jóvenes conocen todos los atajos y algoritmos de simplificación y logran en fracciones de segundo lo que otros cincuentones o sesentones como yo tardamos mucho en materializar. 

Desde hace años los jóvenes participan en grupos de apoyo para resolver problemas en línea. La innovación es parte de su vida, saben naturalmente que la innovación es un auxiliar para alcanzar metas. Quieren lograrlo rápido y están dispuestos a sacrificar la sagrada escolaridad por el conocimiento puro y directo.

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Imagen: Blogs.

Hace más de medio siglo, Abraham Moles predijo que las formas de aprehensión del conocimiento ya no eran las de la ortodoxia legada por la educación convencional, el quadrivium, el trivium, las enseñanzas aristotélica, tomista, cartesiana, o de las decenas de reformas del sistema escolarizado, sino las de un universo mosaico (aleatorio) aparentemente desorganizado y proveído en la comunicósfera, ese ambiente en que se encuentran y atropellan, luchan por la existencia y la prevalencia, los mensajes, los contenidos tanto de los medios tradicionales reconvertidos por la transmedia y las redes sociales.  

Una nueva cultura mosáica, parece instalarse en la conciencia de la nueva generación COVID. Una, en la que el conocimiento es mas autodidáctico, menos sometido al flagelo del programa. El individuo construye cada vez más, formas de asociación entre las ideas provenientes de los más diversos espacios de la comunicósfera y sus infinitas redes sociales ya sea cableadas o irrigadas a través de los sistemas de antenas y los satélites para constituir moléculas de conocimiento, células activas, órganos y algoritmos, sistemas y funciones, verdaderos cursus vitæ.

Ethernet, la red en el aire, es un buen aforismo para hablar de ese espacio que desde Teilhard de Chardin y su idea de “noosfera” (esfera de las cosas espirituales) hasta Bachelard y su noción de obstáculos epistemológicos (que inhiben por atavismos y nomenclaturas el acceso al conocimiento puro), o Harold Rosen y su concepción de la geoestacionariedad para los satélites llamados de comunicación (que permitió la comunicación instantánea en todo el planeta), son todos ellos elementos, premisas, que lejos de inspirar son en las que estriba la nueva generación para expresarse, construir y vivir en la realidad.

Las grandes empresas y no sólo las tecnológicas, están contratando independientemente del perfil y el récord académico, a personas que sepan resolver, pensadores directos que puedan trabajar en un ambiente de convivencia con la Inteligencia Artificial y el big data. Personas que intuyan nuevas formas de reducir la complejidad a parámetros manejables.

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Imagen: La Voz de Galicia.

Todos sabemos hoy que el teletrabajo permanecerá, que no nos desplazaremos más de manera inútil, ni nos someteremos al caos de los trasportes en horarios pico. Para ser productivos no necesitamos estar en un sitio específico, telepresencia y teleacción lo sustituyen.

Estamos acondicionando nuestros espacios cotidianos para hacerlos más cómodos y amigables, los videojuegos han contribuido a desarrollar nuevas ergonomías para operar interfaces donde la experiencia es más holística, audio, video, nuevos paradigmas sensoriales, impresoras e imágenes en tercera dimensión. Los asistentes y las formas de realidad virtual aparecen todos los días. Muchos jóvenes están contribuyendo a desarrollarlas. La domótica (la telemática en casa) está reemplazando a la burótica (la telemática de oficina). Esta ciencia inspirada por las experiencias de realidad encuentra en la Generación COVID a su principal promotora.

El espacio exterior se revalúa, los jóvenes quieren contribuir a materializar estos ideales, a  través de formas sencillas como el veganismo que crece exponencialmente. Una nueva conciencia de sostenibilidad aparece menos como un mandato de los organismos internacionales que como una forma natural de vida. La protección del ambiente comienza a partir de cambios sustantivos en la cotidianidad, en las formas de alimentación, en los modos de vestirse, en la utilización de fibras eco-friendly y desde luego en los modos de la comunicación.

La experiencia de asociación física está cambiando, el gusto por la alteridad, por la otredad se expresa de modo distinto. Los jóvenes se ven para tocarse, para sentirse, para intercambiar formas de libertad hasta hoy insospechadas. Toman nuevos riesgos y ponen en juego neurotransmisores poco utilizados antes, usando rincones del cerebro para conexiones neuronales distintas. La espiritualidad nueva esta allí, reconociendo la perfección del origen y la imperfección humana.

El trabajo en equipo no es sólo un trabajo humano sino un ejercicio auxiliado por instrumentos de inteligencia artificial y realidad virtual. Lo verdadero ya no está en el objeto sino en el sujeto que percibe. Las cosas son porque se experimentan aunque sean efímeras.

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Imagen: Rotary International.

En la historia de la humanidad son pocos las epistemes (los momentos de ruptura que provocan nuevas formas de pensar). Grecia al inventar la filosofía concibió uno, Rousseau habla claramente de esto en su Emilio que señala que comenzamos a construirnos cuando comenzamos a vivir de manera distinta.

La era COVID nos ha hecho comenzar a percibir la vida dese la fragilidad de la existencia, para la generación que lleva este nombre, la fragilidad es consustancial al espacio de realidad. La generación COVID es en este sentido una generación de carácter existencialista como lo fue la generación de la postguerra en Europa.

La educación no es para esta generación, otra cosa que la aprehensión de la realidad de una forma nueva y específica: doméstica y domótica, de naturaleza virtual. Los colegios que Rousseau llamaba risibles establecimientos lo son hoy en mayor grado. Este pensador que muere 10 años antes del inicio de la Revolución francesa es, sin embargo, el más grande inspirador intelectual de ésta. 

Hoy, pensar la educación es asunto de procuración de plataformas, de apoyos para la autoformación, quizá en una mixtura de contactos presenciales y de algoritmos didácticos que permitan el registro, la traza, la huella y la memoria de trabajo, y sobre todo su proyección para la adquisición de conocimiento significantes y venidos libremente de la totalidad, de esa enciclopedia abierta que es la comunicósfera.

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Imagen: Freepik.

Todos somos educandos y cada quien construye su propio vector de educación, el individuo es la carrera, no el programa, porque el individuo se resuelve en libertades y la escuela es atávica.

Pero ¿quién guía?, ¿qué referentes motivan?, ¿qué remplaza al maestro? Los nuevos marcadores de tendencia están en muchos casos desvirtuados, son estridentes y no tienen rumbo, quizá la mayor lección y el legado de la generación COVID sea la propuesta de reconocimiento de nuevos referentes axiológicos como los que parecen aparecer en la conciencia de naturaleza, la espiritualidad ecuménica, el servicio humanitario, la ingeniería de la inclusión y la conciencia de la fragilidad.

En México, la falta de identidad común, la ausencia de un contrato social respetado por todos, es probablemente responsable de la falla sistémica del sistema educativo, cuya “modelización” ha fallado. Las escuelas coloniales fueron divisorias, las del periodo independentista fallaron por su clasismo, la reforma trajo el modelo positivista cotidiano pero no pudo aplicarse de manera generalizada, los colegios extraídos de la revolución se probaron deficientes, los del periodo neoliberal mediocres en su mayoría y las de la cuarta transformación adolecen aun de una marcada falta de fuerza negociadora para restarle poder a los clusters mediáticos y desarrollar una verdadera política de inclusión digital. 

Ponerse a la escucha de la nueva generación y establecer paradigmas incluyentes no es fácil, pero no hay de otra.


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Big-data, no es una nueva hamburguesa, pero sí el alimento de la nueva economía

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En las últimas semanas no hacemos más que escuchar, leer y ver notas sobre los datos sanitarios y económicos que nos ha traído y dejará el COVID-19 a corto, medio y largo plazo. Sin embargo, cuantos más datos nos llegan, más preguntas nos surgen sobre su veracidad, valor, volumen, variabilidad y velocidad, cuestiones que no se limitan sólo a los datos sino también a las fuentes que los han generado, difundido y utilizado.

En este sentido, hoy en día las organizaciones se encuentran inmersas en procesos de cambio, adaptación y evolución constantes, propiciados principalmente por las dinámicas que traen consigo los entornos donde participan y que, en la mayoría de los casos, resultan ser un único entorno, el global.

Resultado de estos procesos, las organizaciones han encontrado en los datos, información y conocimientos, nuevos valores, mismos que se han convertido en uno de los recursos más importantes con los que pueden contar. Sin embargo, la velocidad de crecimiento, variedad y volumen con que los datos y la información se generan y se pueden obtener hoy día, resulta vertiginosa.

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Imagen: Yale Insight.

Según International Business Machines Corporation (IBM), cada día se generan más de 2.5 trillones de bytes de información, y tan sólo en los últimos años se ha generado más del 90% de los datos existentes en todo el mundo, fenómeno que ha sido denominado como Big Data. Para contextualizar esto, se apunta a que cada día se envían más de 294 mil millones de correos electrónicos y se realizan más de 1,000 millones de búsquedas a través de Google, eso sin contar los flujos que generan otras plataformas de videos bajo demanda y las redes sociales.

Viendo esta situación es prudente afirmar que, en el corto y medio plazo, los datos, información y conocimiento serán aspectos claves para la competitividad de las organizaciones, y que esto traerá consigo no sólo cambios en éstas, sino también en la forma en que se perciben, valorizan y utilizan estos recursos.

Es en este punto cuando tenemos que hacernos las preguntas adecuadas y actuar en consecuencia, ya que, de no estar preparados para el reto que trae consigo el big-data, no podremos dar respuesta al entorno como organización, y mucho menos como profesionales, quedando fuera de las dinámicas económicas, políticas y sociales venideras.

Es evidente que el concepto de big-data seguirá evolucionando, y nosotros tendremos que hacerlo en la misma línea, desarrollando capacidades y herramientas que nos permitan capturar, gestionar, procesar y analizar de forma inteligente, ágil y segura estas grandes cantidades de recursos para definir estrategias y tomar acciones acordes a nuestros escenarios, creando también un ecosistema en nuestro país que nos dote de cierta independencia con respecto a otras naciones.

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Imagen: Datafloq.

Sólo haciendo uso de estos nuevos recursos, seremos capaces de brindar soluciones específicas para el procesamiento de enormes conjuntos de datos provenientes de múltiples fuentes, tales como archivos, redes, sensores, dispositivos, etcétera. Situación que conllevará una serie de implicaciones tanto por sus características como las implicaciones de uso, infraestructuras, tecnologías y servicios adicionales, y que tendremos que resolver de manera conjunta, es clave para país.

Por último, es importante entender que los datos, información y conocimiento se han convertido en el nuevo petróleo y como tales serán los agentes que determinen las grandes estrategias geopolíticas y de consumo en los próximos años, así que, no dejemos que la contingencia sanitaria nos nuble la visión sobre las acciones que tenemos que acometer para palear los golpes que se vienen.

Levantemos la cabeza y miremos al futuro pensando en todo lo que necesitamos para ser y seguir siendo competitivos.


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La Inteligencia Artificial en los negocios

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La Inteligencia Artificial (IA) nace como un sueño de ciencia ficción del hombre, el cual poco a poco se ha vuelto una realidad; misma que tiene su fundamento en las matemáticas, y contrario a lo que muchos creen sobre que ésta nace en 1936 con el británico Alan Turing, su verdadero origen data de 1854 con el matemático George Boole, quien es el primero en creer que el razonamiento lógico podía sistematizarse.

Pero más allá de la historia, ¿qué es la Inteligencia Artificial?, simplemente diría que es la capacidad que tiene una máquina para aprender y razonar como los seres humanos. Dicha capacidad se apoya en otras tecnologías que permiten el almacenamiento intangible de información (nube), acceso a enormes cantidades de datos (big data), aprendizaje profundo (deep learning), procesamiento de enormes cantidades de datos (cómputo cuántico), entre otras.

Es normal que creamos que la IA sólo es empleada en los robots o laboratorios científicos, pero lo cierto es que diariamente la ocupamos y no nos damos cuenta, por ejemplo, nuestro celular lo desbloqueamos mediante reconocimiento facial, le hablamos a una aplicación para que busque una dirección a la que queremos llegar, interactuamos mediante mensajería instantánea con un comercio para contratar un servicio o producto sin saber que nos está respondiendo un algoritmo de aprendizaje (ChatBot). También hacemos uso de un servicio bajo demanda de video o música que nos pone en pantalla el contenido de nuestro interés con base a nuestras preferencias; pero lo cierto es que la IA va mucho más allá que estos “simples” usos.

ia en la mano

Por ejemplo, la empresa china Ping An se transformó de una compañía de servicios financieros y de seguros tradicionales, en un negocio de tecnología en la nube que proporciona servicios para los sectores de finanzas tecnológicas y médico, utilizando la Inteligencia Artificial, sus ingresos anuales están por encima de los 9,600 millones de dólares anuales, lo cual representó casi un 34% de incremento de 2013 a 2018.

Lo anterior no es de extrañar ya que según el estudio “Global AI Survey” publicado por la firma McKinsey & Company, el 63% de las empresas que adoptaron IA en sus áreas, han conseguido un aumento del 10% de sus ingresos y el 44% en reducción de costos.

De acuerdo con el artículo Inteligencia artificial en el gobierno de los Estados Unidos  (Nikolas Sicilia), Estados Unidos es el país líder en IA por cuatro fundamentos:

1. Para la innovación estadounidense: usan tecnologías transformadoras que están mejorando vidas e industrias en crecimiento, y puedan empoderar a los trabajadores.
2. IA para la industria estadounidense: tiene el objetivo de crear un clima nacional donde los científicos y tecnólogos desarrollan con éxito sus inventos.
3. IA para el trabajador estadounidense: está permitiendo que las empresas estadounidenses concentren recursos y en trabajos de mayor valor.
4. IA con valores estadounidenses: las tecnologías de IA que desarrollan también deben reflejar los valores fundamentales estadounidenses y su devoción por ayudar a las personas.

En este sentido, Rusia es otro país que también ha invertido en IA en los últimos años y se posiciona como un líder en el ramo. A diferencia de Estados Unidos, Rusia ha sabido explotar la IA en ámbitos más específicos como los negocios y la telefonía. Uno de los proyectos en Rusia es usar IA para la conducción de vehículos en las calles de Moscú, el proyecto es pionero y se encuentra en pruebas, pero su principal objetivo es disminuir muertes en carreteras porque el software respetaría las señales de tránsito y no se distraería.

Asimismo, Vladimir Putin ha pedido que los bancos también participen en innovación tecnológica, principalmente en IA aplicada en algoritmos para predicción de clientes y cartera. Otros ejemplos de uso de IA en Rusia son: robots, mascotas robóticas, máquinas que fungen como mineros para poder llegar a zonas de riesgo para las personas y robots que utilizan para transportar objetos.

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Vladímir Vladímirovich Putin, abogado y el actual presidente de la Federación Rusa (Fotografía: News 24/7).

Otro de los países que también avanza aceleradamente en el uso de la IA es China. El país asiático ha sido pionero de IA en temas de comunicaciones y salud, específicamente en reconocimiento facial y uso de robots. El gobierno de China es enfático en la necesidad de invertir grandes cantidades de dinero a la innovación tecnológica y telecomunicaciones.

Una de las críticas al gobierno chino en el uso de la IA es que lo utilizan para controlar a sus ciudadanos. En 2019 se publicó la noticia de que el gobierno chino desarrollaba uniformes escolares inteligentes con el objetivo de controlar la asistencia y paradero de los estudiantes, usando reconocimiento facial y un sistema que permita detectar cuando el alumno se encuentra fuera de la escuela sin permiso o si tratan de quitarse el uniforme, lo anterior con una alarma de voz que se activa automáticamente.

Otro aspecto del porqué China también lidera el mercado de la IA es que más del 85% de sus empresas utilizan IA en temas: económicos, de salud y de seguridad (nacional y pública). Tanto la IA como el análisis de información, son dos elementos fundamentales para el gobierno chino en su avance tecnológico. Casi todo el país cuenta con cámaras avanzadas de reconocimiento facial que el gobierno ha defendido argumentando que eso disminuye la incidencia delictiva por la capacidad de reconocer a alguien y detectar su ubicación exacta en tan sólo minutos. Además, la Inteligencia Artificial la han aplicado para reducir el tráfico en varias ciudades catalogadas como caóticas, debido a la ubicación de cámaras y un sistema eficiente de semáforos y señales.

Estados Unidos, Rusia y China son los tres países más desarrollados en el uso de la IA por la cantidad de dinero que invierten en innovación tecnológica y telecomunicaciones. Muchos de los países de Europa quieren seguir los pasos de estos tres grandes ejemplos y, recientemente, Francia y Alemania han elaborado estrategias de IA para sus gobiernos.

reconocimiento facial
Imagen: Criptotendencia.

Por otro lado, en América Latina hay expectativas altas en el uso de la IA y uno de los países que promete ser líder en la región es México. Se ha mencionado que el país podría explotar el uso de la IA en temas económicos y de salud si se decide invertir una cantidad considerable de dinero en innovación tecnológica, ya que a la fecha aún se encuentra rezagado en usos de tecnologías disruptivas.

Hoy en día medianas y grandes empresas han dirigido su mirada a la IA y al análisis de información, algunos ejemplos de su aplicación en el país son Banco Azteca, que mediante WhatsApp logró que cerca de 5 millones de clientes aperturaran nuevas cuentas, o Aeroméxico que por medio de su chatbots ha logrado atender a sus clientes e incrementar sus ventas.

En cuanto al gobierno, es en el sector salud en donde el uso de la IA puede ser más promisorio, ya que si éste es aplicado en la predicción de padecimientos, se pueden prevenir enfermedades crónico-degenerativas como son el cáncer, la diabetes, la hipertensión, etc., las cuales son las causantes del mayor gasto en salud del Estado mexicano.

Recientemente, el gobierno de México anunció la inversión de Microsoft de más de 1,000 millones de dólares a la transformación tecnológica del país, con lo que se espera que parte de dicho monto sea invertido en innovación tecnológica en IA, Big Data y Cloud, las cuales esperemos que sirvan para que el uso de la IA sea viable y redituable.


Referencias:
~ McKinsey & Company, “Global AI Survey: AI proves its worth, but few scale impact”, (2019).
~ The White House, “Artificial Intelligence for American People”.
~ Liu Caiyu, “Chinese schools monitor students activities, targeting truancy with ‘intelligent uniforms’”, Global Times (2018/12/20).
~ “Rusia lidera la implementación de la inteligencia artificial en los negocios”, RT (2019/10/07).


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Los datos como nuevo recurso económico

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¿Has pensado en la huella digital que dejamos todos los días mediante el uso de la tecnología?, dependiendo de su giro en una plataforma digital se pueden registrar tus datos personales, temas de interés, a dónde viajas, con qué frecuencia, horario, qué tipo de servicios contratas, compras que realizas, cuánto gastas, qué banco y tarjeta utilizas, registros de llamadas, círculo de amistades, afinidades personales, políticas, sociales, religiosas o empresariales.

En otras palabras, millones de datos que son un tesoro, las plataformas digitales en el mundo están sabiendo explotar muy bien, prueba de ello son Amazon, Facebook, Airbnb, Alibaba, Netflix, etc., las cuales mediante el almacenamiento y análisis de datos han logrado generar inteligencia de negocios que le están permitiendo entender las preferencias de sus usuarios para poder mejorar la experiencia de los mismos, predecir su comportamiento, entender a su competencia y finalmente poder monetizar toda esta información en mayores ingresos.

Pero no solamente en los negocios la capitalización de los datos juega un rol importante, también en la política, un ejemplo de ello fue el caso de Cambridge Analytica que es investigada por el uso de información de 50 millones de usuarios de Facebook para mercadeo político en la campaña de Donald Trump como presidente de Estados Unidos.

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Imagen: Shutterstock.

Por otra parte, según cifras de la Conferencia de las Naciones Unidas, Estados Unidos y China representan cerca del 90% de la capitalización del mercado de las 70 plataformas digitales más grandes del mundo, seguidas de Europa con el 4%, y tanto África como América Latina con el 1%. Obviamente esto no es gratis, ya que Estados Unidos y China han invertido en el 75% de las patentes de blockchain, 50% del gasto mundial del Internet de las Cosas y más del 75% del mercado de cómputo en la nube.

Parafraseando el libro Internet of Things (IoT) de Samuel Greengard, donde dice que “este contexto tecnológico es una clave para construir sistemas conectados que funcionen en el mundo real, para desarrollar edificios inteligentes, infraestructura de transporte, sistemas de seguridad y ciudades inteligentes”, al parecer el muy reciente caso de gobierno de Abu Dabi en los Emiratos Árabes, ha entendido muy bien esto, ya que a través de su programa Ghadan 21 están invirtiendo 50 mil millones de dólares para lanzar ideas innovadoras que los posicione como un gobierno basado en datos y tecnología.

Hoy más que nunca es importante no perder de vista a las tecnologías como el 5G, blockchain, IoT, la nube de datos, big data o la propia Inteligencia Artificial, entre otras, ya que todas ellas juegan un rol muy importante en el transporte, seguridad, almacenamiento, análisis de datos y automatización de procesos que permitan predecir patrones de conducta de los usuarios para mejorar las ventas, fidelizar clientes, encontrar nuevos nichos de mercado, reducir costos, simplificar procesos y mejorar la experiencia de los usuarios al usar nuestros servicios o adquirir nuestros productos.


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Ajedrez y Big Data: Coches automáticos

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¿Qué tienen que ver el primer programador de videojuegos por computadora y el automóvil autónomo? Más de lo que piensas o, mejor dicho, más de lo que los algoritmos y los aprendizajes automáticos de una computadora realmente inteligente piensan.


“No podemos resolver problemas usando
el mismo tipo de pensamiento
que usamos cuando los creamos”.
Albert Einstein.

En la década de 1950, un programador informático de IBM llamado Arthur Samuel, programó una computadora que jugara contra él al ajedrez. Las primeras partidas eran interesantes, porque la computadora registraba las jugadas y respondía conforme a las jugadas legales. Pero conforme pasó el tiempo, Samuel se aburrió porque siempre ganaba. Así que desarrolló un subprograma, en el cual al mover una pieza, la computadora calculara las probabilidades de los futuros movimientos. Pero la máquina seguía sin funcionar, así que Arthur resolvió que la computadora esta vez era la que se aburría de jugar con él, porque siempre tenía las mismas respuestas. Entonces tuvo una gran idea: puso a la computadora a jugar contra ella misma.

La computadora, guardaba cada una de las jugadas y aprendió a mejorar sus jugadas al punto de ganarle todas las partidas a su creador.

Arthur y problemas de IA
Arthur L. Samuel, pionero en la resolución de problemas didácticos de la Inteligencia Artificial.

Pero una partida entre hombre y máquina seguía sin funcionar bien; el sistema se encontraba en un estado demasiado embrionario. Entonces la máquina jugaba contra sí misma. Al hacerlo, recopilaba nuevos datos. Al reunir más datos, la exactitud de sus predicciones mejoraba. Así que jugó contra la computadora y perdió. Una y otra vez. El hombre había creado una máquina que le superaba en habilidad en una tarea que él mismo le había enseñado.

Más de sesenta años después, en la Universidad de Stanford, algunos investigadores introdujeron en un algoritmo de aprendizaje automático miles de muestras de células mamarias cancerosas, así como las tasas de supervivencia de las pacientes, y le pidieron al ordenador que identificara los signos que mejor predecían que una biopsia determinada resultara claramente cancerosa. El ordenador produjo once indicadores que pronosticaban que una biopsia de células mamarias sería positiva. Y hasta esa fecha, los patólogos sólo tenían ocho claves. Es decir, encontraron tres factores más que los especialistas no habían tomado en cuenta. La computadora lo hizo sin ellos.

Todos estos avances se han convertido en lo que hasta el día de hoy es algo sumamente revolucionario, la posibilidad de que un carro ande de manera autónoma y su conductor pueda dormir sin la menor preocupación. Kenneth Cukier, editor de datos de la revista The Economist y coautor de Big Data: La revolución de los datos masivos (2013),lo define de manera magistral:

[…] ¿Por qué tenemos coches que se conducen solos? ¿Acaso a la industria del software se le da mejor incluir todas las normas de circulación en un código? No. ¿Es por el aumento de la memoria de los ordenadores? Tampoco. ¿Procesadores más rápidos? No. ¿Algoritmos más inteligentes? De nuevo, no. ¿Chips más baratos? Tampoco. Todo esto ayudó, pero lo que de verdad hizo posible la innovación fue que los expertos en tecnología cambiaron la naturaleza del problema.

coches automaticos
Imagen: Forbes.

Lo que idearon fue cambiar el problema. Ellos no querían enseñarle a conducir al auto. Más bien le enseñaron a guardar todos los datos a su alcance, aquellos que lo rodean, y le enseñaron a tomar la decisión correcta basándose en todas las lecciones. El auto es capaz de predecir hasta mil eventos diferentes. Si el semáforo está en rojo, el auto debe detenerse, pero si el semáforo está descompuesto, o hay un obstáculo, o si de casualidad el semáforo se cayó en medio de la calle, el auto sabe cómo proceder. Incluso, cuando nosotros no estamos en condiciones de manejarlo.

Estas lecciones nos dan una conclusión clara: necesitamos cambiar la naturaleza de nuestros  problemas. Pensar en el cómo se debería y en cómo lo haríamos de manera diferente. Las computadoras con sus aprendizajes automáticos seguramente nos ayudarán a resolver muchas cuestiones de la vida diaria, que nuestro ojo no puede percibir, o simplemente no podemos recordar con tanta exactitud como una máquina.  Nuestros negocios ahora también necesitan entender qué hay más allá de las decisiones de los clientes. Tienen que comenzar a pensar de acuerdo a lo que el Big Data descubre, y que nosotros todavía no nos damos cuenta.


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Naturaleza, innovación, error y negocio: Big Data, la mutación del deporte

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Nunca antes en la historia humana se dispuso de tal cantidad de datos. La huella de los números. La capacidad para procesarlos. El mundo, todo, y en todo, dibujado en trazos que unen unos puntos con otros, establecen marcas, estadísticas, probabilidades. Big Data.

Si la naturaleza humana es errar, se trata de controlar o, al menos, disminuir el riesgo de que ello ocurra en el momento menos oportuno.

La estadística no es una ciencia nueva, eso se sabe. El registro, acumulación, resguardo y relación de unos datos con otros es tan milenaria como la invención de la escritura misma.

De lo pequeño sacar lo máximo. Algo así podría definirse esta disciplina capaz de obtener conclusiones sin necesidad de registrar todos los casos y aun menos de que las cosas sucedan.

En ampliar el resultado obtenido de lo observado y llevado a números y constantes, radica la seducción de esta capacidad para recopilar, procesar, analizar e interpretar lo que de otro modo sólo serían números y más números.

deporte tecnologio
Imagen: Pinterest.

Datos particulares, pues, capaces de desplegarse como fenómenos colectivos en una cuantía suficiente como para establecer conclusiones que, al menos, aparezcan como lógicas; probables, o altamente probables, en el lenguaje de quien opera estadísticamente.

Si por naturaleza asumimos la manera de relacionarse con dos elementos, metáforas, de la propia vida humana: el tiempo y el error, hasta hace poco, al menos, la naturaleza de los deportes era consustancial a ellos mismos.

Así, más allá de la tradicional diferencia entre deportes de conjunto e individuales, la tradición deportiva establecía respecto al tiempo su primera diferencia realmente sustancial.

Deportes sin tiempo límite, el beisbol o el tenis, por ejemplo. Frente a deportes cuyo desarrollo asemeja, en sí mismo, el cronómetro de la vida que corre contra la propia vida. Deportes de tiempo límite. El box, el futbol, tanto soccer como americano, el basquetbol, entre otros.

El tiempo está ahí, se acepta en ambos casos, mas podemos actuar (vivir) a nuestras anchas, se dice en unos deportes; el tiempo es el verdadero enemigo por vencer, el rival es un pretexto, se dice en cambio en los que un conjunto puede no ser capaz de resistir un fatídico último minuto.

En cuanto a la relación con los datos y las estadísticas, también asoman diferencias. De suerte tal que la capacidad, obsesión, genio, ciencia o quiera llamársele a eso que une a los norteamericanos con la recopilación de datos, ha estado presente de manera rotunda en los deportes que eligieron como encarnación de su identidad.

big data y deportes
Imagen: Spindox.

Sin ser norteamericano, por supuesto, pero sí una leyenda en la narración del beisbol, el “Mago” Septién hizo legendarias aquellas libretas, plagadas de datos, que lo acompañaban en toda transmisión.

La intromisión de los registros en números de asistencias, pases certeros, en cambio, a pesar de que de unos años acá se ha vuelto habitual en las transmisiones del todo el mundo, no deja de asomar como una extrañeza cuando no una absoluta inutilidad.

La relación entre tecnología y deporte no es nueva, eso es evidente.

El cambio en los materiales de las pelotas o implementos con los que se juega, aparejado a la variedad de aparatos y cacharros para entrenar, se suman a la cada vez más certera intervención de lo tecnológico en el tema de la medicina del deporte.

 A la mitad del camino entre práctica atlética, espectáculo de masas y negocio audiovisual, los deportes más populares del planeta, particularmente el futbol, son escenario y laboratorio de la omnipresencia tecnológica.

Zapatos, vestimentas, alimentación, por una parte, y repeticiones, sonidos para alertar si un balón entró en la portería, aparatos de intercomunicación, forman parte de un repertorio de recursos tecnológicos que se amplía.

Más allá de lo que suceda en cada cancha, sin embargo, el mayor impacto provendrá, sin duda, de lo que la Big Data traiga consigo. 

deporte tech
Imagen: Pinterest.

Si en algún momento la figura de los visores hizo a algunos de ellos agentes de jugadores legendarios, el desarrollo de tecnologías logrará, como tituló recientemente la Revista Retina, que forma parte del periódico El País, que los algoritmos se lesionen menos y anoten más.

Formar o contratar jugadores o competidores a ciegas, de acuerdo con ello, quedará reservada para los nostálgicos o los no pocos que hacen negocios personales a costa de ilusiones ajenas.

La tecnología, dice Retina, promete cambiar el deporte para siempre: ciencia de datos, telemetría y biometría, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada para llegar más lejos, más alto, más fuerte (y mucho más inteligente) que nunca.

En esto, empero, como en cualquier otro ámbito, la cuantía de los datos no es el fundamental, por supuesto, sino qué se hace con ellos, de qué manera se insertan en este caso en la naturaleza de cada deporte.

Es decir, como ellos mismos son testigos de la relación indisoluble entre lo humano y el tiempo, y como los datos mismos dan forma a nuevas formas en que el error, igual que la materia, no desaparece sino que se transforma.

En el tiempo y errar, somos datos, sí; pero también más.


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