Y otras palabras de moda El término Big Data por ejemplo no es nuevo y sin embargo aún crea mucha confusión.
El mundo de la tecnología no está ajeno a las modas y lo cierto es que se necesita etiquetar las diferentes tendencias y tecnologías que van dando forma al avance. Sin embargo, también se abusa y las áreas de marketing de las compañías de soluciones informáticas tienden a usarlas e intercambiarlas para parecer estar en sintonía con lo que los clientes esperan.
Pero en realidad ¿qué significa en términos simples para el usuario común? ¿Qué utilidad tienen para todos? El término Big Data por ejemplo no es nuevo, pero aún crea mucha confusión. Big Data es la fuerza que impulsa las diferentes olas de transformación digital como la inteligencia artificial y la ciencia de los datos.
¿Qué es Big Data? Todo inicia con las primeras computadoras que digitalizan la data que hasta entonces existía en papel. Después internet, luego la era móvil y finalmente con el Internet de las Cosas la generación de data crece exponencialmente. En la actualidad en dos días se genera la misma cantidad de datos que se generó desde inicios de los tiempos hasta el año 2000. Big Data se refiere a la habilidad de recolectar data estructurada y no estructurada de múltiples fuentes con el único fin de analizarla y poder revelar patrones, correlaciones y tendencias para predecir un resultado en cualquier área, incluyendo los negocios.
Previamente toda la información estaba contenida en hojas electrónicas y bases de datos. Lo que no estaba estructurado y ordenado se ignoraba. Hoy día con avances en tecnologías de almacenamiento y herramientas de análisis se puede almacenar otro tipo de data como fotografías, videos, grabaciones de audio y data de sensores. Los proyectos de Big Data nacen para obtener un sentido a toda esta data de todas estas fuentes utilizando herramientas de análisis y modelos avanzados de Predictive Analytics, Inteligencia artificial y Machine Learning.
¿Qué es Predictive Analytics? Es una herramienta que aplica modelos matemáticos para predecir qué pasará en el futuro. Las herramientas a menudo utilizan Inteligencia Artificial y Machine Learning.
¿Qué es Inteligencia Artificial o AI, por sus siglas en inglés? Es el concepto que describe a máquinas ejecutando tareas de forma inteligente, es decir, iguales a la inteligencia natural del humano. Esto es tener percepción visual, tomar decisiones y reconocer lenguaje natural entre otras cosas.
¿Qué es Machine Learning o ML, por sus siglas en inglés? Es una aplicación de AI que define la programación de computadoras para que aprendan a aprender, de esta forma en lugar de programar qué hacer se le da acceso a toda la información y dejar que aprendan.
Los beneficios de estas tecnologías no son lejanos o exclusivos de proyectos gigantescos orientados a temas como clima, biomedicina. A diario estamos inmersos en aplicaciones que detrás están utilizando ML. La más común y antigua en la que Amazon es el pionero es en la experiencia de compra personalizada. Antes Amazon sugería un producto similar al que se había visto o comprado. Ahora con ML puede predecir no solo lo que desea, sino cuándo lo desea y ofrecer algo que no necesariamente estaba planeado. Por otro lado, el servicio al cliente y soporte es más eficiente y dirigido, temas de reducción de fraude están utilizando ML para detectar anticipadamente el delito. Google con su nueva app de noticias utiliza AI para no solo ofrecer las que apelan al gusto del usuario, sino para organizar la secuencia de noticias que en tiempo real se generan alrededor de un evento.
Evidentemente que todo el acceso de nuestros datos ha despertado controversias y mal uso de estos, recientemente en temas políticos por ejemplo en EUA. Como consumidores debemos estar conscientes sobre qué información queremos divulgar, a qué aplicaciones deseamos dar acceso y a qué nivel. Los reguladores tendrán que actualizarse y exigir mayor transparencia a los diferentes entes que utilizarán la data pues los beneficios son muy superiores a los costos.