Incorporar aprendizaje automático y Big Data en lo que hacen las organizaciones

ha sucedido, por ejemplo, con la nube, ese(aún impreciso) concepto de un ordenador global formado por millones de dispositivos interconectados y accesibles desde cualquier sitio, por cualquiera en todo el mundo. La siguiente innovación que transformará las organizaciones y los servicios, es el uso generalizado del aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender sin ser programadas de forma explícita para hacerlo. También disponemos de un universo de datos interconectados (Big Data, volúmenes ingentes de conjuntos de datos), que cambian/crecen a una velocidad impresionante, cuya gestión habilita el entrenamiento de esta próxima generación de algoritmos de aprendizaje automático. El objetivo último es conocer la forma cómo se puede convertir esos datos distribuidos, heterogéneos y desestructurados, en información susceptible de apoyar la creación de conocimiento y la toma de decisiones. Disponemos de mecanismos tecnológicos capaces de cruzar datos desde cientos de fuentes diferentes y heterogéneas; tecnologías y mecanismos para monitorizar masivamente datos sobre quiénes somos, nuestros gustos, y lo qué hacemos (a través de redes de vigilancia, servicios de mensajería, o de redes sociales, por ejemplo). La comprensión de esta información, a través del análisis masivo de datos que permita establecer relaciones lleva a alcanzar objetivos como estos: la seguridad, en términos de un potencial control social preventivo y masivo, y el marketing, por ejemplo a través de la identificación de perfiles de consumidores, patrones de consumo. Realmente, no importa tanto el nivel de detalle de información de la vida pública y privada que compartamos, basta con poner en relación estas piezas de información y será posible identificar y clasificar personas (construir una imagen digital de ella). Las previsiones y las expectativas respecto a lo que se puede hacer con ese universo de datos son arrolladores. Por ejemplo, los responsables de marketing pueden modificar sus campañas en tiempo real, de manera automática, incluso sin intervención de seres humanos; otras soluciones pueden basarse en recolección de datos desde diferentes canales, y a continuación identificar las cosas que funcionan, las oportunidades de mejora, y establecer formas de fidelización de sus clientes.La combinación de IA y Big Data son la base de la prometida revolución económica, así, el desarrollo, optimización o personalización de nuevos productos y servicios, la innovación y la generación de inteligencia sobre procesos sociales, que aporten a construir mejores sociedades: productivas, amigables, transparentes. "No importa tanto el nivel de detalle de información de la vida pública y privada que compartamos, basta con poner en relación estas piezas de información y será posible identificar y clasificar personas." Todos estos cambios significan que el mundo del aprendizaje automático y Big Data, ya no se limita a los laboratorios universitarios y centros de investigación corporativos, con acceso a los datos de entrenamiento y a infraestructura de cómputo, sino que a través de la nube, de diferentes organizaciones y servicios Web, la IA estará a disponibilidad del público. Esto disminuirá las barreras de entrada y dará lugar a una explosión de nuevas aplicaciones basadas en IA. Sin embargo, esta combinación de Inteligencia Artificial y Big Data también tiene riesgos, no podemos construir sociedades mejores, y olvidarnos de las personas y los valores humanos. Es necesario construir consensos sociales, políticos y legales, establecer acuerdos de convivencia humana, que permitan minimizar el potencial impacto negativo de estas nuevas tecnologías, mejorar la productividad y proteger efectivamente a los ciudadanos, proteger su privacidad, respetar el control de lo que ocurre con sus datos y con sus decisiones.