Datos no salvarán al mundo pero pueden sentar bases para hacerlo

Capital One vio antes que nadie la llegada de la crisis financiera gracias al análisis de datos. Netflix creó la multipremiada serie House of Cards mediante el big data. Procter & Gamble experimenta la recolección y análisis de datos en ciudades para establecer los precios de sus productos. La narrativa del big data parece mostrar un futuro donde los negocios, los gobiernos, la sociedad y el mundo encontrará las soluciones a sus problemas en los datos.

En tiempos donde en un año se genera más información que en toda la historia de la humanidad, ¿será posible salvar al mundo de males como la pobreza, la inseguridad o hasta el cambio climático utilizando sólo los datos? Stephen Brobst, director de Tecnologías de Teradata dice que no, aunque con un matiz.

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"No creo que los datos vayan a salvar al mundo. Hay muchas cosas que se requieren más allá de los datos para hacerlo, cosas sociales y políticas necesitan pasar, pero los datos son las bases para tomar buenas decisiones", dice en entrevista con El Economista durante su visita a México.

Brobst fue nombrado por la plataforma ExecRank como el cuarto CTO más importante de Estados Unidos en el 2014 después de los directivos de Amazon, Tesla Motors e Intel, y formó parte del Consejo de Asesores en Ciencia y Tecnología del ex presidente estadounidense Barack Obama.

"Espero que las buenas decisiones que podrían mejorar la calidad de vida, la salud, la educación y a la humanidad", agrega.

El directivo no entra en temas de política o legales, pero cree en el uso justo de los datos. Y llevar este concepto a sistemas como el de impartición justicia, al gobierno o a industrias críticas como el de cuidado para la salud o el financiero resulta un desafío.

"Tenemos que asegurarnos que los datos no son usados de una forma injusta, que no garantice privilegios a gente que puede abusar de ellos, que amenace la entrega de servicios como los créditos; pero el apropiado uso de los datos puede eliminar eso y no promoverlo. Puedes usarlo para bien o para mal", asegura.

Y es que la creación de perfiles de las personas a través de fuentes públicas y privadas de información por parte de entidades de gobierno o privados, el cruce y análisis de distintas bases de datos y el desarrollo del cómputo cognitivo y el aprendizaje de las máquinas abre un abanico sobre el uso de los datos que tienen el potencial de crear escenarios dignos de shows como Black Mirror o Minority Report.

Por ejemplo, el gobierno de China ya experimenta un sistema de calificaciones para cada ciudadano donde, basado en sus registros criminales, su desempeño financiero y su comportamiento en las redes sociales, pueda tener acceso a productos como créditos, a las ayudas gubernamentales o incluso a servicios como salud o transporte.

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O el año pasado, ProPublica publicó que el algoritmo utilizado por los agentes de libertad condicional en Estados Unidos para predecir la reincidencia criminal de los convictos y determinar si eran aptos para ser liberados, era discriminatorio en contra de las personas de raza negra.

Brobst no ve problema en el uso de algoritmos y análisis de los datos en la impartición de justicia. Pero advierte cautela sobre qué tipo de información debe ser utilizada en los modelos predictivos para no caer en la violación de los derechos de las personas y eventos como discriminación.

"Cuando liberas a alguien bajo palabra, es tu responsabilidad para evaluar cuál es la probabilidad de volver a cometer un crimen. En los viejos días, la evaluación estaba basada en entrevistas y los agentes dicen si creen que eres sincero, pero con los datos es más exacto en predecir si vas a cometer un crimen en el futuro", explica.

"Con los datos será más exacto que la opinión de alguien. Y creo que es más objetivo porque cuando remueves prejuicios que la gente podría tener, como cuestiones raciales o preferencias sexuales. Los datos no tienen prejuicios ni racismo, son sólo datos", agrega.

Y lo mismo para sectores como el asegurador, que utiliza cada vez más la analítica de datos para establecer el nivel de riesgo de las personas y "personalizar" el precio de las pólizas.

"Si fumo dos paquetes de cigarros y como mucha carne roja, voy a pagar costos más altos de aseguramiento que tú, quien hace ejercicio, no come carnes rojas. Eso es justo. Pero si nazco con una enfermedad hereditaria, eso no es una opción y no debería cambiar el costo de aseguramiento por algo que no puedo controlar", considera.

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Lo cierto es que ya nadie escapa de la era de los grandes volúmenes de datos y todos llaman a sacar el mejor aprovechamiento de la información, y esto se ha traducido en una realidad: pueden ser usados para bien o para mal.

"He visto muy buenos usos de los datos, pero también he visto mal uso de los datos. Tenemos que asegurarnos que se usen para bien", señala.

julio.sanchez@eleconomista.mx

erp