Computación cognitiva. La nueva revolución del Big Data

Que no cunda el pánico, pero ya es tarde, las máquinas han tomado el control. La realidad es que, cada vez más, buena parte de la culpa de lo que ocurre en una empresa suele ser de una de ellas
Foto: Exposición sobre el Big Data celebrada el pasado año en Guiyang (China). (Reuters)
Exposición sobre el Big Data celebrada el pasado año en Guiyang (China). (Reuters)

Todos sabemos que con la revolución industrial la tecnología y las máquinas se convirtieron en parte integral de nuestra vida, es algo que ya todos asumimos sin recelo, entre otras cosas porque pensamos que los humanos seguimos estando al mando. Luego entramos de lleno en la era de la información y de repente aquí estamos, en 2016, hiperconectados y hablando sin parar de las grandes oportunidades que nos ofrecen nuevas tecnologías como el Big Data.

El mundo digital ha impuesto un ritmo frenético a muchas organizaciones, que se ven abrumadas por las nuevas fuentes de datos que necesitan incorporar, gestionar y aprovechar para sobrevivir en el entorno competitivo actual. El verdadero reto no viene solo por la ingente cantidad de datos que se generan cada segundo que pasa, también han aparecido otros factores aún más críticos. El ecosistema digital no solo implica grandes volúmenes de datos, implica también una gran complejidad derivada de la enorme variedad de datos nuevos que es necesario recolectar, procesar y comprender.

Antes de la explosión de las redes sociales, los dispositivos móviles y el internet de las cosas, los datos que manejaba cualquier empresa eran de tipo fecha (como el día y la hora en que se produjo una devolución de un artículo), de tipo numérico (como las ventas de un producto en un determinado periodo) o cadenas cortas de caracteres directamente interpretables (como el nombre y apellidos de un cliente). Es decir, la práctica totalidad de los datos utilizados para la toma de decisiones eran datos claramente estructurados, acotados y bien definidos.

Los nuevos canales digitales imponen a muchas organizaciones la necesidad acuciante de manejar nuevos tipos de datos, bastante más complejos

Sin embargo, los nuevos canales digitales imponen a muchas organizaciones la necesidad acuciante de manejar nuevos tipos de datos, que son bastante más complejos y desestructurados. Los datos relacionados con usuarios y clientes que proporciona el ecosistema digital son muy diferentes de los datos tradicionales. Estamos hablando de fotografías y vídeos publicados en redes sociales, texto en lenguaje informal publicado en blogs y Twitter, 'cookies' y otros registros de visitas a páginas web, coordenadas geográficas de dispositivos móviles, parámetros físicos (como la aceleración o la temperatura) obtenidos a partir de sensores, etc. Los mecanismos tradicionales de procesamiento no aplican a estos tipos de datos, pues la información está en cierto sentido oculta. Por ejemplo, una fotografía contiene gran cantidad de información susceptible de ser extraída, como por ejemplo el texto o la identidad de las personas que aparecen en la imagen. Llamamos sistemas cognitivos a los sistemas capaces de acceder a esta información, comprenderla y usarla para sus objetivos.

En el ámbito que nos ocupa, podemos clasificar los sistemas cognitivos en dos grandes grupos: por un lado tenemos a los humanos, como representantes prototípicos de los sistemas cognitivos naturales; por otro lado tenemos los sistemas cognitivos artificiales. Los humanos identificamos a las personas que aparecen en una imagen gracias, entre otras muchas cosas, al procesamiento de la información que realiza el giro fusiforme en el lóbulo temporal del cerebro. Los sistemas artificiales usan algoritmos específicos de reconocimiento facial para realizar la misma tarea.

Cada especie o tipo de sistemas cognitivo, incluso cada individuo, tiene sus puntos fuertes y débiles con respecto a sus capacidades cognitivas y las tareas que puede realizar con éxito. Ejemplos remarcables son los cuervos de Nueva Caledonia, que son excelentes inventores y constructores de nuevas herramientas, o los sistemas automáticos de recomendación 'online', que logran aumentar significativamente las ventas en el comercio electrónico.

A veces nos cuesta asumir que otros animales y máquinas sean mejores sistemas cognitivos que nosotros, pero esa es la realidad

A veces nos cuesta asumir que otros animales y máquinas sean mejores sistemas cognitivos que nosotros, pero esa es la realidad si nos fijamos en aspectos concretos. Para empezar, no es muy habitual que un humano sea capaz de procesar en milisegundos cientos de peticiones simultáneas de los usuarios de una tienda en internet, sin embargo es lo normal en un sistema 'online' de personalización de contenidos.

No nos queda más remedio, ya está pasando en prácticamente todas las organizaciones: la toma de decisiones que antes era responsabilidad de humanos está quedando bajo la responsabilidad y la autonomía de las máquinas. No se trata solo de procesar imágenes, descubrir patrones ocultos en los datos de sensores o predecir la demanda de una prenda la siguiente temporada, se trata también de tomar decisiones con respecto a esa información.

Los nuevos modelos de negocio y las nuevas estrategias de 'marketing' requieren la generación de contenidos a medida y una relación con el cliente totalmente personalizada. Además, la inmediatez de los canales 'online' exige que estas actividades se realicen en tiempo real, en la escala de los milisegundos. Cada cliente es único y como tal queremos tratarle, por eso si tenemos un millón de clientes a los que debemos dar respuestas inmediatas, nos guste o no, solo una máquina será capaz de hacerlo. Este es el terreno de la inteligencia artificial y de la computación cognitiva.

*Raúl Arrabales Moreno es 'analytics senior manager' en Accenture y profesor del Programa Superior de Big Data. Su 'e-book' sobre este tema, 'Computación cognitiva. La nueva revolución del Big Data', puede descargarse aquí.

Tribuna

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