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El gran negocio: los datos son dinero

Diego Medrano
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diegomedranotelefonicanet /12/12/23
viernes 03 de enero de 2020, 20:22h

Decía Antonio Gramsci: “Cuando lo viejo no muere y lo nuevo no puede nacer, entonces hay crisis”. La cita es vieja, viejísima, tan vieja que la colocó Pedro J. Ramírez como frontis de su primer libro publicado: El año que murió Franco (1985). El mundo nuevo hoy, en permanente parto con dolor, es el de los datos. Convertir los datos en vil metal. Sacar los datos al personal, vía redes sociales o llamadas intempestivas, de cualquier modo. Juan Manuel López Zafra (doctor en Economía, actuario, experto en Transformación Digital y Data Science a nivel universitario) y Ricardo A. Queralt (máxima autoridad en Economía Cuantitativa, a nivel docente e investigador) han escrito a cuatro manos un texto que no tiene desperdicio: Alquimia: Cómo los datos se están transformando en oro (Deusto). Los alquimistas quisieron hacer oro del plomo y la nueva riqueza, la pasta gansa, es y serán para siempre los datos privados. Compañías de seguros, fabricantes de coches autónomos, equipos deportivos, fondos de inversión, empresas turísticas, políticos: todos quieren datos y buscan científicos que los compilen e interpreten como elemento central en su toma de decisiones particulares. Nueva y pura Alquimia.

No se andan con rodeos el tándem de analistas: “Hasta las pequeñas tiendas de barrio van a necesitar analizar las transacciones que realizan y el perfil de sus clientes para sobrevivir. La ciencia de datos no es una moda, sino el próximo escalón en la evolución empresarial, y todas las organizaciones están abocadas a someterse a una transformación digital”. Airbnb, Amazon, los equipos de comunicación de Trump y antes Obama, todos quieren analistas y científicos del dato al por mayor. El cliente es dato y, cuanto más se conozca del mismo, la venta está garantizada. Nuevos datos estadísticos, éticos, políticos, legales, tecnológicos se entretejen en la formación de una nueva especie: el Homo Algorithmus. Para ejemplo un botón: Alibaba (el llamado Amazon chino, nacido como portal “business-to-business”, hoy casi veinte empresas en conglomerado empresarial desde comercio a particulares en Aliexpress, hasta medios de pago en Alipay, pasando por fondos de inversión en Youebao o compraventa de segunda mano en Taobao genera cerca de ciento setenta mil millones de dólares) solo cree en el filtro colaborativo, principal algoritmo de recomendación; lo que viene a ser: recomendaciones personalizadas frente a reglas generales.

Se compra por susurro, Alibaba lo sabe y sus reglas son ya lingotes de mucho peso: “Si A compra Z, entonces también querrá Y”. Traducido a la cordialidad: “Basándonos en sus preferencias tenemos la siguiente recomendación para usted”. El éxito, así planteado, no es buscar combinaciones habituales sino el filtro colaborativo en busca de combinaciones frecuentes entre las cestas que contienen al menos uno de los artículos, independientemente de las cestas. El análisis de cestas hace una investigación retrospectiva, sí, mirando dentro de cada una de ellas el histórico de ventas, pero el filtrado colaborativo es dinámico y se actualiza “en vivo” con cada recomendación de los clientes. ¿Quién es un campeón en dicha carrera? Netflix, a base de películas y series, cuyo plagio por Alibaba es evidente como forma sistemática para mejorar la propensión a la venta de sus clientes. El filtro colaborativo es profético: quienes tengan preferencias parecidas harán valoraciones similares. ¿Qué hará el algoritmo? Muy fácil: buscar a las personas más próximas para inferir en las valoraciones que permanecen desconocidas dentro de su grupo. Siempre potente, exigente en tiempo y memoria de computación. Moraleja: los usuarios escogerán aquellos artículos similares a los que ya han escogido.

El oro son las valoraciones –respecto a filtrado- y, cuando el usuario ha efectuado ninguna o muy pocas, la posibilidad de aplicar el anterior mecanismo es complicada por la ausencia de información comparativa. Cuantos más datos, el algoritmo va solo, persigue al usuario en lo que éste escoge, su selección es de rebaño, productos similares a otros usuarios en las mismas o parecidas condiciones. Netflix, Amazon o Aliexpress son especialistas en su aplicación. Segunda, e inmediata, pregunta del millón: ¿Cuál es el algoritmo de filtrado colaborativo de mayor crecimiento actual? El de categoría única (“one-class”), basado en la actividad del usuario más que en sus valoraciones, a través de sus preferencias implícitas. Más fácil: el tiempo que dedicamos a leer una determinada página web, por ejemplo, es una información relevante acerca del interés que ésta nos proporciona. Queda solventar una herida mínima: el problema de la satisfacción del cliente, por la que dedicar más tiempo a un tema no significa, necesariamente, que estemos satisfechos con el mismo.

Alibaba –por seguir con su ejemplo- funda en 2017: “Alibaba DAMO Academy”. Presencia en toda China, por supuesto, junto a Seattle, Nueva York, Sunnyvale, Singapur, Tel Aviv, Beijing, etc. El objetivo es apoyar a su grupo para convertirse en veinte años (dos décadas) en la quinta economía del mundo. Creación de cien millones de puestos de trabajo, dar servicio a más de dos mil millones de personas y mantener, además, una plataforma con diez millones de empresas colaboradoras. Dicen tener como única filosofía: “Ganar dinero mientras se divierten”. El algoritmo, el dato, es el primer peldaño de sus más de catorce laboratorios tecnológicos y secretos. Se busca un aprendizaje automático en relación a las máquinas con campos de estudio propio en lenguaje, visión, toma de decisiones y ciudades inteligentes. Lo que sospechábamos: el dato y su cultura acaban en la robótica, en la computación, en los límites de la inteligencia artificial y la computación cuántica, como pilares de otra tecnología financiera, biometría y el llamado “blockchain”. Tremendo.

Volvamos al principio de la escalera: el análisis de la cesta de la compra –cualquier compra- parte de filtrado colaborativo y llega a ser algoritmo según tendencias pero también puede emplearse de forma aislada como objetivo terminal, además de combinación con otros y como objetivo intermedio. Así nacen los llamados Algoritmos de perfilado. ¿Cuál es su función? Conocer mejor al usuario, saberlo todo del usuario y, puede, por tanto, utilizarse no sólo desde una perspectiva puramente comercial, sino, también, desde un ángulo distinto, como hizo Cambridge Analytica en la campaña electoral de 2016 para el equipo de Trump. Compramos y, sí, el ojo abierto de Gran Hermano al espaldar, sobre el hombro como un cuervo o loro, lo sabe casi todo de nosotros por medio de esa compra. Es inútil rebelarse o plantear oposición. Las listas masivas de compras nos van dibujando en ordenadores anónimos al carboncillo y muy despacio. Cada vez saben más y más de nosotros, mientras las víctimas se limitan a abrir ingenuamente el monedero. Somos lo que compramos, y esa información vale mucho dinerito fresco. Facebook, en principio gratuito, ya tuvo muchos problemas con el filtrado de datos y sus listas a doble espacio y todo seguido. Es el mundo que viene, quiere nacer pero el otro todavía no ha muerto. Pagar en efectivo, y en secreto, sin dar cuenta a nadie, será el único método de salvarse.

Diego Medrano

Escritor

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