TECNOLOGÍA; ALGORITMOS Y BIG DATA

Llegó la era del algoritmo y los datos son un tesoro

Las fórmulas para convertir gigantescas cantidades de cifras en información con valor económico se transforman en el gran activo de las multinacionales
¿Qué tienen en común las menciones en las redes sociales del turismo de Mozambique, la recogida de residuos en la localidad riojana de Haro o la eficiencia energética de los edificios registrados en el catastro? En principio, nada. Pero una visita a la sala de monitorización de eventos de Indra basta para encontrar el nexo entre elementos tan dispares.
Aquí, en esta habitación repleta de pantallas con luces tintineantes, un grupo de ingenieros controla 24 horas al día siete días a la semana la información que reciben de una infinidad de procesadores. Se dedican a observar la evolución de estos indicadores y envían sus conclusiones a los clientes que han contratado sus servicios, ya sean empresas o administraciones públicas. Es este un excelente lugar para comprender por qué los algoritmos se han convertido en el secreto del éxito de muchas grandes compañías: un secreto que les permite canalizar un flujo ingente de información para tomar decisiones fundamentales para su actividad.
Desde esta sala-observatorio que Indra tiene en la localidad madrileña de San Fernando de Henares, José Antonio Rubio explica que es aquí donde gigantescas cantidades de datos son convertidas en conocimiento susceptible de ser monetizado. "Los algoritmos no solo tienen la capacidad de explicar la realidad, sino también de anticipar comportamientos. Es una ventaja para evitar o minimizar riesgos o para aprovechar oportunidades", asegura Rubio, director de Soluciones Digitales de Minsait, la unidad de negocio creada por Indra para encarar la transformación digital.
No es una novedad que las compañías obtengan datos de la analítica avanzada para estudiar características del producto que planean sacar al mercado; el precio al que lo quiere colocar o incluso decisiones internas tan sensibles como la política de retribuciones a sus empleados. Lo sorprendente es la dimensión. No es solo que recientemente se haya multiplicado hasta volúmenes difíciles de imaginar el número de datos en circulación -se calcula que la humanidad ha generado en los últimos cinco años un 90% de la información de toda la historia-. También han crecido vertiginosamente las posibilidades de interconectarlos. La palabra revolución corre de boca en boca entre académicos y gestores empresariales en contacto con el floreciente negocio de los algoritmos y el llamado big data .
"La primera revolución llegó hace unos años con el almacenamiento de inmensas cantidades de datos procedentes de las huellas electrónicas que todos dejamos. La segunda, en la que estamos inmersos, procede de la capacidad que tanto empresarios como usuarios o investigadores tienen para analizar estos datos. Esta segunda revolución procede de los algoritmos supercapaces y de lo que algunos llaman inteligencia artificial, pero yo prefiero denominar superexpertos", explica Estaban Moro, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid y del MediaLab del MIT de Boston.
A esta segunda revolución ha contribuido cada uno de los millones de personas que cada día entregan sus datos de forma gratuita y continua, ya sea subiendo una foto a Facebook, comprando con una tarjeta de crédito o pasando por los torniquetes del metro con una tarjeta magnética.
Grandes inversiones
Al calor de gigantes como Facebook y Google, que basan su enorme poder en la combinación de datos y algoritmos, cada vez más empresas invierten cantidades crecientes de dinero en todo lo relacionado con big data. Es el caso del BBVA, cuya apuesta va dirigida tanto a proyectos invisibles para los clientes -como los motores que permiten procesar más información para analizar las necesidades de sus usuarios- como a otras iniciativas fácilmente identificables, como la que permite a los clientes del banco prever la situación de sus finanzas a final de mes.
"Hace décadas que el sector financiero usa modelos matemáticos. En los años setenta, el cliente de un banco venía definido por muy pocos atributos, como el lugar de residencia, edad, profesión o ingresos. Pero ahora deja una huella digital muy profunda que nos ayuda a conocerlos para particularizar nuestra oferta de servicios y minimizar los riesgos. La novedad es la profundidad de los datos y la capacidad analítica", asegura Juan Murillo, responsable de divulgación analítica del BBVA. "El gran reto ahora es ver cómo se transforman todos esos datos en valor, no solo para la empresa, sino para nuestros clientes y para la sociedad", añade.
Las amplísimas posibilidades que ofrecen los algoritmos no están exentas de riesgos. Los peligros son muchos: van desde la ciberseguridad -para hacer frente a hackeo o robo de fórmulas, tan comunes por estos tiempos que corren- hasta la privacidad de los usuarios, pasando por los posibles sesgos de las máquinas.
Datos sensibles

Así, un reciente estudio de la Universidad Carlos III concluía que Facebook maneja para usos publicitarios datos sensibles del 25% de los ciudadanos europeos, que son etiquetados en la red social en función de asuntos tan privados como su ideología política, orientación sexual, religión, etnia o salud. La Agencia Española de Protección de Datos ya impuso en septiembre una multa de 1,2 millones de euros a la red social de Mark Zuckerberg por usar información sin permiso.
La ciberseguridad, por su parte, se ha convertido en la principal preocupación de los inversores de todo el mundo: un 41% declaraba estar "extremadamente preocupado" por este asunto, según el Global Investors Survey de 2018 publicado esta semana por PwC. "Un problema de los algoritmos es que carecen de contexto. Pueden hacer estupendamente bien una tarea, pero si los sacas de esa actividad fallan estrepitosamente. Una empresa que se fusione con otra tendrá que aprender a entrenar de nuevo los algoritmos de la fusionada. Y para eso tienen que saber cómo se crearon", reflexiona Moro, el experto del MIT estadounidense.
De vuelta a la sala de monitorización de Indra, Rubio desgrana las distintas utilidades que ofrece a sus clientes. Por motivos de confidencialidad, no puede hablar de las decenas de empresas a las que suministra información. Por eso pone ejemplos un tanto exóticos como el del turismo en Mozambique o los residuos de Haro. Cuando termina, la pregunta gira en torno a la posibilidad de que los algoritmos se hayan convertido en el tesoro más preciado de las empresas. "Definitivamente, sí", responde sin dudar.
¿Y los riesgos? ¿Van a tomar las máquinas el lugar de los humanos? "Esto es algo que preocupa. Todo lo que desconocemos genera desconfianza. Pero la tecnología nos habilita para limitar los riesgos y acercar las industrias digitales a las personas. El riesgo es inherente al ser humano, no a las tecnologías", concluye Rubio.

L. D.

ECONOMÍA; ESTADÍSTICAS Y BIG DATA

Walter Sosa Escudero, experto en estadísticas: “El INDEC puede y debe hacer Big Data”

Walter Sosa Escudero es un profesor reconocido de las universidades de San Andrés, La Plata e Illinois (EE.UU.), considerado además el economista argentino referente en temas de econometría y estadísticas aplicadas a cuestiones sociales. Guitarrista aficionado, fanático del heavy metal y de Jorge Luis Borges, Sosa Escudero se lanzó de lleno a la docencia en Twitter a través de @wsosaescudero. “Poeta de la estadística y poeta a secas”, lo definió esta semana otro de los economistas magos de Twitter, @lucasllach. Entre tuiteros se ve que se entienden.
-Hacés docencia en Twitter y Picketty lanzó un curso online, ¿se puede enseñar economía en las redes?
Sí, pero como complemento no como reemplazo del aula. La docencia ocurre en un ámbito muy conservador. Uno prepara una clase y la replica un montón de veces. Los costos para cambiar esa clase son muy altos. Twitter ahí tiene una enorme ventaja: la pelota tiene que ir al ángulo y tengo que ir al grano.
“Argentina tuvo crisis de credibilidad con su moneda en 1989, con el sistema financiero en 2001 y después con la información estadística”
-¿Y Facebook?
Es más cómodo para compartir discusiones largas y videos con mis alumnos.
-¿Facebook y Twitter reemplazarán al profesor?
No. Sí creo que le quitarán prestancia. Antes, todos los roles de la docencia estaban metidos en el aula con el profesor. Ahora, muchos de esos roles se desvanecen.
-¿Por ejemplo?
El rol de pasar información a los alumnos en el aula en 2017 está perimido. Ponés un link y punto.
-¿Dónde estamos parados en Argentina en materia de calidad estadística?
El problema de la estadística social y económica es 10% estadístico y 90% de comunicación-política. Hay una discusión técnica, de algoritmos, bases o la forma de cómo medir el desempleo o la pobreza, pero lo que le da entidad a una medida de pobreza inflación o desempleo es el tipo de acuerdo que logremos. Y lo que se rompió en Argentina fue un acuerdo sobre las estadísticas. Hasta la intervención del Indec, el instituto tenía sus dificultades técnicas pero más bien tirando a largo plazo. Lo que aparece luego de ese despelote fue una crisis de credibilidad.
-¿Se superó esa crisis?
Estamos en una situación que no es dramática pero claramente mejorable. No es la primera vez que nos pasa. Argentina tuvo crisis de credibilidad con su moneda en 1989, el sistema financiero en 2001 y ahora con la información estadísticas. Lo de las estadísticas es remontable y tiene que ver con el acuerdo político-social-comunicacional más que con un tema técnico-estadístico porque, insisto, el problema estadístico ya estaba antes de 2007 y seguirá estando.
Walter Sosa Escudero en su casa de Núñez “El problema de la estadística social y económica en Argentina es 10% técnico y 90% de comunicación-política. Acá se rompió un acuerdo”.
– ¿El Indec debería hacer Big Data?
El Indec puede y debe hacer Big Data. Por el momento solo hay ideas.
– ¿Se puede reemplazar al Indec con Big Data?
No. El servicio que brinda una oficina estadísticas es técnico y algorítmico pero también comunicacional-político y eso Big Data no lo resuelve.
-¿Por qué sería importante Big Data para el Indec?
Porque hay un montón de información muy interesante que anda dando vuelta por ahí que es muy barata, simple de procesar y puede complementar.
“La Argentina no tiene malas estadísticas sino más bien pocas”
-¿Argentina tiene buenas estadísticas sociales?
No es que son malas sino más bien pocas. No tenemos una encuesta sistemática sobre la calidad de nuestra vida. La estadística para que sirva tiene que ser comparable en el tiempo y en el espacio, esto es, poder comparar países, regiones y períodos. No sirve decir tengo una encuesta de salud de… 2003. La encuesta más comparable que existe en la Argentina es la EPH. Es la más sistemática, la que más tiempo se hizo, la más probada y se hace en todo el territorio. Así y todo es una encuesta muy pequeña cuyo principal objetivo tiene que ver con medir el desempleo y algunas características muy básicas del hogar. Parte de su éxito es que sea chiquitita pero todo el mundo está tentado de hacer una encuesta grande. Y cuanto más grande más probabilidad de que la encuesta no funcione. ¿Imaginan con la crisis de seguridad que hay en el país un encuestador tocando timbre en una casa para tomar una hora y media del tiempo de uno? Lo sacás a escobazos. En cambio la EPH es cortita, muy bien diseñada y se hacer en media hora. Pero volviendo al comienzo, hay más un problema de falta de estadísticas más que de su calidad.
-¿Cómo ayudaría Big Data en eso?
Hay un montón de indicadores de bienestar que se pueden construir en base a datos online. Es muy difícil monitorear qué pasa con los asentamientos marginales y las villas de emergencia. Pero con datos imagen satelital se puede hacer.
-¿Por qué Big Data prendió fuego rápido en el sector privado y cuesta más en el público?
Porque el sector privado no tiene los requisitos políticos-institucionales del sector público. En el Estado hay una cautela por motivos políticos lógicos y además los tiempos de la burocracia son distintos. Supongamos que el Estados mide la pobreza con big data y le da 25%. Después tiene explicar cómo lo calculó, comunicarlo, etc. En el sector privado en cambio no existen esos costos. Por ejemplo el instituto holandés de estadísticas, que uno imaginaría están muy lejos nuestro en esto, son cautos con el Big Data.
“Enseñar economía en Twitter tiene una ventaja: la pelota tiene que ir al ángulo y yo tengo que ir al grano”.
– En Argentina se mide el déficit fiscal de al menos cuatro formas distintas, ¿cómo se explica?
Por una cuestión de costos, la estadística pública debería ser un monopolio. La cacofonía tiene que ver con que el Estado no ocupa su lugar entonces cuando no hay un IPC confiable todo el mundo hace un IPC. Pero ahora los índices de precios privados desaparecieron y el estudio de pobreza de la UCA se enfoca mas en un enfoque multidimensional. Una vez que el proveedor del bien público hace las cosas con credibilidad, el resto desaparece. Pero no deja de ser bizarro que un país que tiene una enfermedad hable de la medición de la enfermedad y no de la enfermedad. Somos un país diabético que no se mide la glucemia o se la mide de 10 maneras distintas.
– ¿Se puede saber cuántos pobres hay en la Argentina?
No, eso es muy difícil. Pero no quiere decir que no se pueda monitorear la pobreza. Que la tasa haya bajado entre 2003 y 2007, se mida como se quiera, cualquier medición muestra que fue para abajo.
Walter Sosa Escudero es economista de la UBA y doctor en Economía de la Universidad de Illinois. Fue orador invitado en TEDxRíode laPlata y es premio Konex. Es investigador principal del CONICET y miembro titular de la Academia Nacional de Ciencias Economicas.
– ¿Puede medirse si una política social funciona o no?
Históricamente nuestras políticas sociales eran políticas macro. Si le preguntabas a Cavallo cual era la suya decía “eliminar la inflación”. Si le preguntabas a Néstor respondía “crezco”. Como decía John Fitzgerald Kennedy, “la ola que levanta todos los botes”. La AUH en ese sentido es un objeto más refinado, no es algo macro sino micro. No tiene un diseño de evaluación y entonces no es sencillo saber entonces cuál es su impacto específico. Un país como Argentina necesitas hacer ese tipo de evaluaciones.
– ¿Qué lee en este momento?
Un libro que se llama ‘La muerte de los expertos’. Hay una caída de la figura del experto en general y mucha gente hoy tiende a privilegiar la anécdota por sobre la evidencia dura. La evidencia muestra que está bueno que las personas se vacunen y la opinión pública lo percibe como si fuera un plan conspirativo. Los métodos de la anécdota y la bravuconada tienen que ver movimientos de personas que de repente dudan que la tierra es redonda, están a favor de la leche despasteurizada o dudan del Estado.
– ¿Por qué cree que sucedió?
En los 90 los economistas pensábamos que los problemas sociales eran más ingenieriles, no sólo en Argentina sino en el mundo. Había una noción de que la economía correspondían sólo a los economistas. Luego nos dimos cuenta que en realidad no, los problemas eran más sistémicos pero sí hubo un cierto dejo de arrogancia de la clase intelectual y una especie de cortocircuito entre técnicos y gente porque uno decía “Yo se de este tema y vos no, entonces no te metas en la discusión”.
“Somos un país diabético que no se mide la glucemia o se la mide de 10 maneras distintas”
-¿Pero acaso hoy no nos fuimos al otro extremo: cualquiera no habla de cualquier cosa?
Sí. Pero también tiene que ver con la democratización que dan las redes sociales y eso alimenta el diálogo. Antes quería decir una cosa tenías que buscar en un diario o un programa de televisión específico. Y ahora resulta que vos tenés un blog y Greg Mankiw también tiene un blog. Entonces hay un poco de las dos cosas, la discusión técnica se aceitó para bien y para mal.