El futuro es la data


Ricardo M. Salas

@segunricardo

 

“Con el internet de las cosas, la infraestructura, el big data y su análisis podrán ser usados para desarrollar algoritmos que incrementen nuestra productividad y reduzcan nuestros costos marginales prácticamente a cero, en la producción y distribución de un creciente abanico de bienes y servicios. Hoy, millones de personas alrededor del mundo están produciendo cosas como videos, música, contribuciones a la Wikipedia, energía renovable, hogares y automóviles” 

—Jeremy Rifkin, teórico norteamericano. 

 

Hace una semana mi hermano me recomendó un gran video publicado por Vice recientemente (2018), titulado “La gran revolución industrial”. Se trata de una conferencia en Nueva York, de unas dos horas, en donde el aclamado economista y académico Jeremy Rifkin platica sobre su visión del presente y futuro en un mundo en donde el capitalismo está sufriendo una disrupción sin precedentes gracias a los nuevos modelos de negocio que están surgiendo a partir de la economía compartida, el internet de las cosas y la reducción de los costos de la energía renovable.

La plática de Rifkin no tiene desperdicio, y se asemeja en muchas formas al libro de Klaus Schwab (el hombre detrás del Foro Económico Mundial), titulado similarmente: “La cuarta revolución industrial”. Como buen economista, Jeremy Rifkin, habla de un mundo en donde los costos marginales (el costo que se genera al producir una unidad adicional de un producto o servicio, una vez cubiertos sus costos de fabricación o producción) están bajando prácticamente a cero, y las implicaciones que esto tendrá para los mercados y la sociedad.

 

Piénsalo de esta forma: antes de que llegara AirBnb, una cadena de Hoteles como Marriot –la cual acaba de lanzar su propia plataforma para competir contra la famosa plataforma para rentar cuartos y propiedades– tenía que gastar en la construcción, decoración y administración de cada nuevo cuarto de hotel cuando quería aumentar sus ventas. Marrriot podría también aumentar la tasa de ocupación de sus hoteles o incrementar los precios de cada estancia por noche, pero cualquiera de estas opciones habría implicado algún costos adicional para la cadena. AirBnb por por el contrario, es la cadena más grande de hoteles y estancias en todo el mundo y no posee ni un solo cuarto o inmueble entre sus activos. Aún más interesante, AirBnb no gasta prácticamente nada al añadir un cuarto o una propiedad adicional a su plataforma digital, salvo por el costo de la energía que esa transacción genere, alguna comisión para la tarjeta de crédito que permita el pago y el salario de cada nuevo empleado que tenga que contratar al año conforme los servicios de la plataforma crecen. Sin embargo, ninguno de estos costos se comparan con el gasto que negocios tradicionales como Marriot tenían que hacer en los viejos tiempos para ofrecer una unidad adicional negocio.

Spotify, por su parte, no gasta prácticamente nada (cero costos marginales) al reproducir una canción una o un millón de veces. Una disquera habría tenido que imprimir un millón de acetatos para vender la misma cantidad de sencillos a los fans de algún grupo de moda, mientras que al algoritmo de Spotify no le cuesta más que la energía eléctrica que usan sus servidores y la parte proporcional del sueldo de sus programadores para hacer llegar la misma cantidad de música a un millón de usuarios.

 

Enter Big Data

¿Cuál es el común denominador de la economía compartida, el internet de las cosas y la economía digital? El profesor Dan Ariely, de la Universidad de Duke, comenta que la expresión “Big Data” es muy similar al sexo entre los adolescentes: “todo mundo habla de él, nadie sabe cómo se hace, todo mundo cree que todos los demás lo están haciendo y todo mundo dice estarlo haciendo.” Pocas descripciones son tan precisas como la de Ariely para un mundo en donde prontamente habrá el mismo número de teléfonos inteligentes que habitantes del planeta.

La verdad de las cosas es que hoy los dispositivos móviles, las plataformas de internet, los pagos electrónicos y prácticamente cualquier producto, servicio o interacción que dependa de una conexión a la red produce una cantidad increíble de datos que se pueden interpretar a modo de sacar conclusiones que ayude a la toma de decisiones clave, sean para un negocio, un gobierno o un inversionista en la bolsa. Cuando estaba en la maestría me parecía muy curiosa la obsesión de muchos de mis compañeros en estudiar la especialidad de manejo de datos (a la cual siempre le tuve un gran miedo por mi torpeza con los números).

Poco sabía que aquellos con esta especialidad no solamente encontraban trabajo mucho más rápido, sino que estaban formando parte de una de las primeras generaciones cuyo gran diferenciador profesional era la capacidad de usar datos para aconsejar decisiones importantes a nivel gobierno. La demanda de los alumnos por este tipo de cursos era tan grande, que la escuela tuvo que desarrollar su propio laboratorio de Data Science para competir con algunos otros programas como el de la Goldsmiths, University of London, Stanford, MIT y muchas otras de las universidades con mayor reconocimiento en el campo. 

Tal fue mi asombro sobre esta creciente tendencia que me metí a un programa intensivo de análisis de datos en la Ciudad de México, y me maravillé con lo poderosas que son las herramientas que usan los expertos para el análisis de grandes datos. Y no sólo eso, lo más sorprendente es que la mayoría de las tecnologías y lenguajes de programación que se usan para hacer este tipo de análisis son… ¡totalmente gratis! Languages como Python, SQL, R y Javascript pueden usarse sin costo, y la una mayoría de estas herramientas son de código abierto para que todos puedan contribuir a su mejoramiento.

Visualizando a los Simpson: ¿Quieres llamar la atención para tu próximo trabajo? Este analista trabaja para Under Armour y muestra los números detrás de Los Simpson. Fuente: Adam Reevesman

¿El problema? Aprender a programar para darle sentido a grandes cantidades de datos toma muchísimo tiempo. Son muchas horas de práctica las que un técnico tiene que invertir en desarrollar estas habilidades para poder ser un verdadero analista de datos, la cual se está convirtiendo en una de las profesiones mejor pagadas y con mayor demanda conforme las compañías y gobiernos se dan cuenta del valor que tiene interpretar toda la información que estamos generando los seres humanos minuto a minuto.

Basta con echarle un vistazo a la prensa para saber que hoy las  grandes compañías y los gigantes tecnológicos están despertando al potencial que tiene la data en sus operaciones diarias. La data para mejorar la comunicación con clientes y empleados fue uno de los grandes temas durante el primer Converge: Digital, Cognitive and Beyond de la Ciudad de México, un evento sobre la revolución cognitiva y la revolución digital en donde empresas como Amazon, Salesforce y Walmart fueron tan solo algunas de las que hablaron sobre el presente y el futuro de sus marcas a través de un buen diagnóstico a través de herramientas de análisis de datos.

Pero hay otros usos para la data. El (alguna vez) distópico mundo que George Orwell plasmó en su famoso libro 1984, es cada vez más una realidad en países como China, en donde el gobierno tiene la capacidad analítica y de identificación para monitorear la actividad de (casi) todos sus ciudadanos a través de su “sistema de crédito social”, y hoy tiene un ecosistema digital propio, en donde millones de movimientos se están haciendo con reconocimiento facial y monedas virtuales, prácticamente todo a través de un teléfono celular. Ésa es quizás la definición práctica más impresionante del Big Data.

El semanario británico The Economist, trajo en portada hace unos días un reportaje sobre cómo los algoritmos están revolucionando las operaciones financieras en las bolsas de todo el mundo, y algunos analistas están haciendo cosas tan impresionantes como un análisis visual de todas las interacciones y personalidades de los personajes de los Simpson a lo largo de 30 temporadas. ¡Imagina si eso es atractivo para un reclutador en el departamento de marketing de una super empresa! Y no solo eso, la capacidad de digerir e interpretar grandes cantidades de datos seguramente potenciará aún más nuestro entendimiento de áreas como la biología humana, mejorando nuestra comprensión del genoma humano, algo que ha sufrido una verdadera revolución durante la última década —aunque aún falta mucho por entender, porque aunque ahora podemos conocer todo el genoma humano, los médicos apenas están empezando a comprender cómo se comporta una mínima parte de estos genes y cómo atender ciertos tipos de mutaciones. Considera también como los algoritmos ahora le permiten saber a una aerolínea con semanas de anticipación, cuándo se averiará una pieza para tener una refacción y a un técnico capacitado en un determinado aeropuerto del mundo, todo medido con la mayor precisión y reduciendo costos operativos a un nivel nunca antes visto. Esto apenas empieza.

Mi consejo personal es que, sin importar a qué te dediques, empieces a considerar el tomar un curso o empaparte de alguna forma sobre el potencial que la ciencia de datos puede otorgarle a tu campo profesional. No hace falta ser un programador experto ni analizar todas las interacciones de tu serie favorita para impresionar a tu jefe, pero lo mínimo que podemos hacer, es despertar al hecho de que entre tanta información que estamos generando cada segundo, tener la capacidad de distinguir el ruido de lo verdaderamente valioso (y presentarlo de una forma lógica) es el nuevo superpoder.

 


Sobre el autor:

Ricardo M. Salas es comunicador especializado en política pública. Conduce un programa sobre emprendimiento en México y América Latina, y escribe sobre diversos temas de interés colectivo: salud pública, desarrollo sostenible, ciencia y tecnología, política y cultura popular. Fungió como analista político desde Alemania y ha entrevistado a algunos de los actores más influyentes de la agenda internacional. Es audiófilo por accidente y melómano de tiempo completo. Está a favor de: el estado de derecho. En contra de: la prepotencia, el nacionalismo y los extremos de la política de identidad. Puedes saber más sobre él en www.segunricardo.com

Mercedes Migoya1 Posts

Mercedes Migoya es la directora de Contenido de Telokwento. Es internacionalista y ha desarrollado su carrera en medios de comunicación. Le interesa especialmente todo lo que tiene que ver con Medio Oriente y Seguridad Internacional. A favor de: varias libertades, especialmente la de expresión. En contra de: la corrupción, el abuso de poder y la burocracia.



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