La era del algoritmo: la guerra de las grandes empresas por controlar los datos

Las fórmulas para monetizar el flujo de información se convierten en el principal activo de las multinacionales
Las fórmulas para monetizar el flujo de información se convierten en el principal activo de las multinacionales Crédito: Shutterstock
Luis Doncel
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7 de marzo de 2018  

¿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.

En una habitación repleta de pantallas con luces tintineantes, un grupo de ingenieros controlan 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.

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. 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 una de los millones de personas que cada día entregan sus datos de forma gratuita y continua, ya sea subiendo una foto a Facebook o comprando con una tarjeta de crédito.

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 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 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", explica Juan Murillo, responsable de divulgación analítica del BBVA.

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