El Big Data y la Inteligencia Artificial son, probablemente, los fenómenos tecnológico-sociales más trascendentales de la Historia reciente. La cantidad de aplicaciones y el grado de penetración en las actividades cotidianas de estos paradigmas es ya enorme, pero no estamos ante escenarios exentos de debates y grandes preguntas.

En campos como la Inteligencia Artificial arribamos a un momento donde entregamos a las máquinas los datos disponibles, éstas aprenden y generan algoritmos que de otra forma implicarían un esfuerzo extraordinariamente grande. El Big Data es el mayor input de la memoria colectiva humana, para que posteriormente las soluciones en IA encuentren aquella pauta oculta, construyan esos modelos de predicción, etc. que podrían cambiarlo todo.

Este conjunto de tecnologías abrieron la puerta al manejo relativamente sencillo de océanos de datos hasta hace poco inabarcables. A esto sumemos que son herramientas y metodologías capaces de aprender, un aprendizaje que está más lejos que la programación de origen humano.

Lo que convierte este andamiaje creativo y tecnológico en algo estratégico para Estados y compañías es que la combinación de las metodologías Big Data e IA permiten extraer beneficio de la información, convierten al dato en valor. Nos referimos a un esquema que se potencia a sí mismo, las máquinas no solo pueden mejorar sus procesos, incluso recrean aprendizajes sobre cómo aprender mejor.

Los datos se convierten en conocimiento gracias a las soluciones en Big Data e Inteligencia Artificial, en un procesado que en realidad copia ciertos aspectos de la psique y estructura nerviosa humana. Hay un proceso de percepción (por ejemplo, a través de sensores) y el desarrollo de un razonamiento en base a algoritmos. El resultado, como en los sujetos colectivos humanos, es traducible a acciones concretas.

De hecho, la modelización neuronal que evolucionó en nuestra especie representa la base de las redes neuronales artificiales sobre las que ruedan los avances a los que estamos refiriéndonos. Cuanto más densa es la capa de neuronas más se aleja ésta de las cadenas de la dualidad, donde la respuesta es un sí o un no. En efecto, un mayor número de neuronas logra respuestas o modelizaciones más plásticas y ricas en matices. Así, los avances en Inteligencia Artificial logran incorporar múltiples sensibilidades.

Naturalmente, parece que estamos ante un fenómeno que se realimenta a sí mismo. Algunos expertos y especialistas en la materia argumentan que unos cuantos días de la actualidad producen más datos que los generados por la humanidad en dos milenios. Sin Big Data toda esa información carecería de sentido.

BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LA INDUSTRIA DE LOS DATOS

Pero la industria de los datos trae algunos otros cambios. Por ejemplo, a los equipos de programadores, estadísticos, científicos de datos y profesionales en Big Data se han venido a sumar personas provenientes de diversos ámbitos de las ciencias sociales, como psicólogos, sociólogos, etc. Hoy ya muchos dan por aceptado que la profundización y la comprensión del potencial codificado en la Inteligencia Artificial demanda de profesionales en Psicología y otras ciencias del comportamiento, dado que éstos son quienes mejor entienden cómo aprende nuestro sistema cognitivo.

Ahora bien, el salto entre los esquemas clásicos de programación y los modelos de entrenamiento de la Inteligencia Artificial también gira en torno a la aplicación de la psicología cognitiva, donde más datos nos conducen a mejores interpretaciones sobre el problema de análisis.

Lo anterior permite a los sistema de Inteligencia Artificial, mediante la acumulación de su aprendizaje, dar respuesta a una situación inesperada. Un robot, por ejemplo, puede ser entrenado para clasificar X número de productos en un grupo de estantes. Pero puede tener dificultades con pequeñas variaciones de esos objetos al principio pero con el tiempo suficiente aprenderá a crear clasificaciones secundarias.

La imagen del sistema de algoritmos que toman decisiones trascendentales para la marcha de nuestra cotidianidad es una simbolización profundamente influenciada por las manifestaciones culturales, por ejemplo, el cine. En la realidad, todas las decisiones que una IA puede tomar están totalmente orientadas por los rasgos de la subjetividad humana que le dio origen. Es decir, los sesgos, juicios, sistemas de creencias y anclajes culturales que exhibimos habitualmente están presentes en los sistemas a las que estamos encargando cada vez mayores tareas administrativas y productivas.

En la lógica de lo anterior, datos erróneos implican soluciones erróneas. El sesgo durante la construcción de una IA tiene un efecto en cadena, por ejemplo, en el mercado de bienes y servicios. A partir de lo anterior, varios expertos y especialistas en Big Data e Inteligencia Artificial coinciden en la necesidad de crecer en la transparencia y conocimiento del público en general sobre estos paradigmas tecnológicos, ya que la acción de los algoritmos impactan muy seriamente en nuestra vida diaria, por ejemplo, a través de los mensajes que nos llegan. Existe consenso acerca del peso de la intervención humana durante la revisión de los datos para evitar sesgos que resulten perjudiciales.

Voces calificadas argumentan que el Big Data y la Inteligencia Artificial significarán a medio plazo cambios del mismo calibre que los provocados por la imprenta o el automóvil.

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