Por qué no se debe temer (tanto) al ‘big data’

Pagar con tarjeta de crédito, poner la lavadora, usar el móvil, ir al médico o buscar en internet. Todo es susceptible de generar un dato y con ello, todo puede convertirse en un modelo, en un patrón de comportamiento. Y genera beneficios: a un usuario, a una organización o a una comunidad. Pero desde el escándalo de Facebook y la filtración de datos, inevitablemente cada vez más se asocian connotaciones negativas a los términos big data, inteligencia artificial y mundo conectado. ¿Son los datos una amenaza? ¿Somos vulnerables al fraude? No parece que así sea en la mayoría de los casos.

“Big Data es todo”, asegura Manuel Suárez, director de operaciones de Datacentric, empresa de datos con 20 años de recorrido. Y en “el 99% de los casos el uso del big data y la inteligencia artificial no es fraude”.

No solo los llamados tecnófobos asocian en algún momento big data a hackers o robos. Cuando escuchamos que grandes supermercados usan nuestra información de compra, que los bancos analizan nuestro esquema de ahorro o que un sistema sanitario estudia nuestros patrones de enfermedad, inevitablemente se encienden las alarmas.

Las capas de la inteligencia artificial

Aplicación. "Los datos y la inteligencia artificial han cambiado el concepto de industria y las bases de quién es competitivo", explica Beatriz Sanz, de EY. Desde el nivel básico (automatización) hasta sistemas autónomos (coche), todas las industrias han comenzado la transformación.

Sectores. La banca, por ejemplo, ha pasado del negocio tradicional a convertirse en una empresa de servicios y de la oficina de proximidad a la virtual. La distribución influye en nuestras decisiones de compra y en salud se desarrollan tecnologías de diagnóstico. También el sector público lo aplica, por ejemplo en planes de reducción de pobreza o sistemas de aparcamiento

Algunos resultados pueden cambiar el enfoque. Proyectos de big data permiten por ejemplo desarrollar sistemas de prevención de enfermedades, poner en marcha proyectos municipales para reducir la contaminación o desarrollo de planes de educación. Pero para todo eso se necesita que cedamos nuestra información (o parte de ella) sobre visitas al médico, uso de coche o escolarización de nuestros hijos. Además, semejante cantidad de datos requiere nuevas herramientas para procesarlos e interpretarlos.

Desde la explosión de internet y la llegada de empresas como Google (y similares) todos esos datos se puede almacenar y los datos se entienden entre ellos, se crean relaciones y se genera nueva información. “La potencia de las máquinas ha permitido emerger tecnologías antiguas y generar productividad de muy alto nivel. Pero el algoritmo no se descubrió anteayer”, sostiene Ramón Trías, presidente de AIS, empresa especializada en sistemas de modelización estratégica, fundada en 1989.

Por eso, sostienen los expertos, los datos nunca son malos en sí mismos. Beatriz Sanz, socia responsable mundial de Data & Analytics de EY se refiere a la necesidad de una normativa pero también a la ética. “La ética va más allá de la regulación. Es el nuevo green”, asegura. “El rastro que dejamos es enorme, todos son datos públicos. Un dato público se puede analizar, agregar pero no distribuir. La sostenibilidad de hace años es ahora la ética”, mantiene.

El miedo de los usuarios se centra en perder el control sobre nuestra información. La entrada en vigor el próximo 25 de mayo del Reglamento Europeo de Protección de Datos de la Unión Europea es una aproximación a este tipo de reticencias. El principio en el que se basa es que las organizaciones apliquen medidas técnicas y organizativas que garanticen que el tratamiento de los datos es apropiado.

La norma provoca división de opiniones. Aunque los directivos la ven necesaria, no creen que la solución sea única. Manuel Suárez considera que “aunque desde un punto de vista ético o legal” está de acuerdo, desde un punto de vista operacional es complicada la gestión. “Llegamos tarde”, opina. “Por mucha seguridad que implementes siempre se podrá saltar”.

En esta línea, Trías opina que es “imposible garantizar la seguridad al cien por cien”, aunque sí aboga por regular “qué puede hacerse, qué no puede hacerse y con qué procedimientos”. Y pone énfasis en la ciberseguridad, donde hay que hacer los esfuerzos, opina. “Reforzar el muro y tener planes de contingencia para minimizar los efectos”, señala.

Sanz aboga por un sistema que certifique dónde se usan los datos de los usuarios. Y ahí surge la tecnología blockchain: “Las cadenas de bloques se van a ir imponiendo porque es una manera de certificar”.

Más información

‘Plata por data’: la fórmula que quiere inquietar a Facebook y LinkedIn

¿De qué sirve acumular miles de datos si no los explotamos?