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Big Data e inteligencia artificial: El desafío del siglo XXI

por Javier Lancero
18 de enero de 2023
en Opinión
Big Data e inteligencia artificial: El desafío del siglo XXI
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Cuando se proclamó que la Biblioteca abarcaba todos los libros, la primera impresión fue de extravagante felicidad. Todos los hombres se sintieron señores de un tesoro intacto y secreto. No había problema personal o mundial cuya elocuente solución no existiera: en algún hexágono.

Jorge Luis Borges, La biblioteca de Babel.

El escritor argentino que gustaba de las ficciones y del género fantástico, tuvo la idea de concebir una vasta biblioteca, tan vasta como el universo mismo. Inspirándonos en esa metáfora, resulta posible, realizar una perfecta analogía entre el denominado Big Data y la biblioteca borgiana.

El Big Data, actualmente, comprende la totalidad de datos guardados en la red, cuya compleja colección y gigantesco volumen abarca, no solo al conocimiento como una totalidad, pues incluye bibliotecas digitales, obras de arte, archivos de toda clase, etc., sino también un enorme caudal de información privada de las personas. Esta información que podría ser irrelevante, en principio, resulta determinante para medir y establecer ciertos arquetipos y patrones de comportamiento humano, como también predecir ciertos eventos relacionados a la actividad e interacción humana.

De ese modo, el Big Data se ha vuelto un recurso fundamental para las empresas que cada vez más quieren predecir los hábitos de sus clientes, como también eventos delictivos, climáticos, políticos y sanitarios que puedan afectar la productividad, las transacciones comerciales o las cadenas de abastecimiento, entre otras variables que puedan tener un fuerte impacto en la economía.

La información es poder

“El término Big Data fue introducido por primera vez en 1989 por Erik Larson en un artículo publicado por The Washington Post sobre cómo tratar el correo basura. Sin embargo, los teóricos atribuyen el concepto de Big Data, tal como lo usamos hoy, a «Big Data y la próxima ola de infrastress» de John R. Mashey, publicado en 1998, donde reconoce un campo que requiere una gran capacidad para ejecutar modelos analíticos para hacer frente a grandes cantidades de datos”. (Beatrice Bonami, Luiz Piazentini, Dr. André Dala-Possa, Educación, Big Data e Inteligencia Artificial: Metodologías mixtas en plataformas digitales).

En la última década, la relevancia de esta masa de datos creció exponencialmente en una sociedad basada en plataformas y aplicaciones digitales en línea que son impulsadas por algoritmos y alimentadas por los datos de millones de usuarios dispersos alrededor del mundo. Prueba de esta digitalización de nuestra civilización es la cantidad de dispositivos móviles entre la población mundial; según algunas estadísticas hay más de un teléfono móvil por habitante en este mundo. El tráfico de información, social y económica, de los usuarios conectados a la red, pertenece a un sistema global que convierte esa información en el mayor insumo del Big Data.

Inteligencia artificial y Big Data

Sin embargo, para poder procesar esa gran cantidad de datos que demandaría el trabajo de archivo de muchísimas personas por muchísimo tiempo, fue necesario implementar los avances logrados en informática en esta materia. Porque, justamente el gran problema del Big Data es: ¿cómo procesar óptimamente ese inmenso volumen de información?

Es entonces cuando entra en escena, con una importancia capital, la inteligencia artificial. Los algoritmos que cada día se vuelven más sofisticados resuelven o, mejor dicho, intentan resolver el desafío de procesar datos que en apariencia son inútiles, pero que, en una gran cantidad, pueden determinar ciertos patrones que terminan siendo indicadores de comportamiento. 

“Un modelo muy popular es MapReduce, a partir del cual se han desarrollados diferentes herramientas. Por otro lado, existen herramientas desarrolladas para plataformas de stream processing. Cada una de estas provee diferentes enfoques de procesamiento de datos y son eficientes para resolver diferentes tipos de problemas. Continuamente se están desarrollando nuevas herramientas para abordar problemas de Big Data”. (Big Data: Desafíos para la investigación en Informática. Verónica Gil Costa et al.)

En definitiva, Big Data e inteligencia artificial funcionan como un conjunto indisoluble. De otro modo, los millones de microdatos guardados en la nube serían inservibles. Una vez que se mapean los activos valiosos y se encuentran los patrones, se pueden combinar y sistematizar para obtener la información relevante. Por otra parte, la inteligencia artificial sin el Big Data carece de los elementos necesarios para poder funcionar óptimamente; esto quiere decir que requiere de un enorme número de variables y de datos para dar resultados válidos.

Competencia tecnológica

Desde 2010 en adelante, tanto los Estados como las empresas privadas alientan la inversión en este nuevo sector tecnológico. Además, en algunos casos se ha vuelto una causa nacional. Estados Unidos, por ejemplo, ha elaborado planes estratégicos que involucran a sus agencias de investigación como de defensa, además de universidades e institutos. China tampoco se queda atrás y planea para 2030 convertirse en el líder del sector. Lo mismo ocurre con Canadá, Rusia, Francia, Alemania, solo para nombrar algunas de las naciones que compiten por el desarrollo de esta nueva tecnología que promete cambiar la cultura humana, tal como lo hizo en su momento la invención de la rueda o de la escritura. En esa línea, Emmanuel Macron, en palabras del filósofo francés Eric Sadin, sería uno de estos evangelizadores de la digitalización integral de la sociedad (Eric Sadin, La inteligencia artificial o el desafío del siglo. Anatomía de un antihumanismo radical).

Las plataformas no reflejan solo lo social: también pueden crearlo

“Lo que caracteriza a la inteligencia artificial, más allá de todos los discursos confusos que la rodean y de las cantinelas trilladas y eternas sobre el fin del trabajo, los supuestos progresos médicos o la optimización en el funcionamiento de las empresas que muy pronto veríamos consumada, es la extensión de una sistematización que promete aplicarse a todos los segmentos de la vida humana. Cada enunciado automatizado de la verdad está destinado a producir ‘acontecimientos’, a que se inicien acciones principalmente con fines mercantiles o utilitaristas, procediendo a una suerte de estimulación artificial e ininterrumpida de lo real”. (Eric Sadin, ob. cit.).

Los principales dilemas éticos que contiene esta nueva tecnología que está en continuo desarrollo es: ¿hasta dónde existe el espacio privado y en qué medida tomo libremente mis propias decisiones?

El filósofo surcoreano, Byun Chul Han, realiza justamente una crítica a la incidencia de las redes sociales en la vida privada de los usuarios, considerando que en la sociedad digital la vida de las personas se convierte en una mercancía susceptible de venderse en todo momento. Y aquello que no es posible de ser una mercancía se desecha inmediatamente. Del mismo modo, actualmente, mediante algunas aplicaciones como Tinder o semejantes, las relaciones humanas se realizan a través de un algoritmo, y la gran pregunta que surge es: ¿estoy eligiendo realmente o es aplicación la que determina mi elección?

Así, se abre en dos sentidos un nuevo debate ético acerca de los límites que deberían existir. Por un lado, acerca de la información personal que recogen las aplicaciones y que pasan, sin consentimiento alguno del usuario, a formar parte del Big Data. Y por otro, acerca del uso que se les dará a esos datos. Pues está comprobado que los algoritmos a través de las aplicaciones influyen en el comportamiento de los usuarios.

Novedades en IA

En esta línea, los avances logrados por los ingenieros de Open IA, con el Chatbot-GPT resultan sorprendentes y escalofriantes. Este nuevo bot está capacitado tanto para dialogar como para responder preguntas. Pero lo más sorprendente es que también puede imitar verbalmente a personajes históricos, como Shakespeare, Borges o cualquier otro escritor, filósofo o político disponible en el Big Data. Puede escribir tesis, artículos periodísticos, exámenes y documentos de todo tipo. También puede imitar la escritura de un niño de seis años como la de un intelectual. Todo esto, tomando información de la nube.

Borges afirmaba proféticamente en la Biblioteca de Babel:

“Ya nadie espera descubrir nada, pues todo está escrito en algún lugar de la biblioteca (el Big Data), y a la desaforada esperanza, sucedió, como es natural, una depresión excesiva”.

La era digital implica una transformación en el campo de la representación de lo real. Y la interacción humana con la inteligencia artificial será un desafío que debemos desde ya, estratégicamente comenzar a pensar.

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Tags: Big Datacambio de paradigmaJavier Lancerorevolución digital
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