Big Data: ¿una oportunidad o un festival de humo de colores?
Diez años atrás, la consultora Gartner, especializada en el negocio de la tecnología, identificó cinco etapas comunes en un "ciclo de la exageración" ("The hype cycle") para la difusión de ciertas tendencias, modas o tecnologías. En la primera parte del ciclo, el nacimiento de un nuevo fenómeno tecnológico está asociado a un fuerte entusiasmo y explosión mediática. En la segunda, se infla la burbuja y empieza la corrida especulativa, para caer al precipicio de la desilusión en la tercera etapa. Cuando todo parece perdido, la tecnología resurge más consolidada (cuarto paso), aunque a un ritmo más moderado, para estacionarse en una "meseta de productividad" en la quinta fase.
El ciclo puede aplicarse para describir el derrotero atravesado por cualquier tecnología disruptiva, desde la electricidad hasta Internet. Y lo mismo parece estar sucediendo con el fenómeno conocido como "Big Data" (grandes datos), el aumento exponencial de disponibilidad de datos en Internet que para muchos economistas, pocos meses atrás, prometía una suba de la productividad sin precedente. "El nuevo petróleo", se lo calificó en la última edición del Foro de Davos, del World Economic Forum.
A nivel cuantitativo, la evidencia para respaldar tanto entusiasmo no es despreciable: se estima que en 2005 se produjeron 30.000 millones de gigabytes de videos, correos electrónicos y transacciones en Internet. Ese número se multiplicará por 20 este año, de acuerdo con los cálculos del gigante de Internet Cisco. La empresa estimó también que el año pasado dos billones de minutos de video fueron subidos a la Red en cada mes: ver todo el nuevo material que aparece en una semana le tomaría a una persona un millón de años.
Meses atrás, el economista Sebastián Galiani analizó en el blog Foco Económico los canales por los cuales el fenómeno Big Data tiene potencial para producir ganancias concretas de productividad. Entre otros, la utilización de datos en tiempo real ayuda a detectar problemas más rápido y definir prioridades por parte de las empresas; o la mejora (en forma directa o indirecta) del denominado "excedente del consumidor", ya que pueden disminuir los precios por una mayor transparencia; o puede contribuir a ajustar mejor la oferta de productos y servicios a las necesidades del mercado. Todas estas vías implican ganancias "netas" para una economía. "Hay un potencial para aumentar el crecimiento de la productividad, pero su contribución al desarrollo dependerá de la disponibilidad de capital humano especializado en el manejo y análisis de datos", advertía, sin embargo, Galiani.
Es este último punto el que genera mayor escepticismo entre economistas y especialistas en tecnología. "Fue un lindo paseo. No voy a mentir: fueron buenos tiempos para ser un nerd de los datos; recibí mucha atención en LinkedIn sólo por mi doctorado en matemáticas. Pero todo eso va a cambiar desde ahora, en forma abrupta", empieza el provocativo texto posteado por la matemática estadounidense Cathy O'Neill en su blog MathBabe, en una entrada muy comentada en redes sociales en los últimos días.
O'Neill destroza una intuición generalizada que está en la base del entusiasmo por el fenómeno Big Data: la convicción de que historias de éxito empresario que combinan la abundancia de información con un uso inteligente de esta masa, como el caso Google, se multiplicarán.
"La enorme mayoría de las compañías no tienen la calidad y cantidad de datos de Google, y menos su tráfico. Hay algunas pequeñas firmas -pero no todas, dice- que pueden sacar provecho del fenómeno si saben elegir la información y contratan a la gente adecuada para analizarla."
O'Neill hace foco en el problema del capital humano y las fallas de información: los gerentes de las compañías tratan a sus empleados de tecnología como si fueran máquinas, y no los involucran en los proyectos. Como consecuencia, hay un mercado poco meritocrático, en el cual es muy difícil discernir qué técnico es bueno y cuál no. "Vemos que muchas empresas se están poniendo nerviosas por la falta de resultados en el mediano plazo, con lo cual asignan menos dinero para lograr algo en el corto plazo con gente más barata", describe la matemática. Considera, además, que se inicia un camino ineludible hacia "la etapa de la desilusión" del ciclo de la exageración.
"Los casos de éxito con el Big Data que se cuentan en los congresos y en los medios muchas veces son lindas historias con más marketing que realidad", cuenta a LA NACION Juan Damia, CEO de Intellignos y representante para América latina de la Digital Analytics Association para el capítulo Big Data. "Siempre tenemos que tener en cuenta que los datos reflejan información generada por seres humanos, y por lo tanto la capacidad de encontrar modelos de predicción sobre esas bases muy a menudo está sobrestimada -explica-. El problema no es Big Data, el problema son las expectativas desmesuradas que a veces se originan a su alrededor."
De máquinas y torpezas
Para Damia, las máquinas son inteligentes para actividades repetitivas, en el resto son torpes y burocráticas. "Y lo de los recursos humanos es cierto: los CEO se llenan la boca hablando de proyectos de Big Data y abren un departamento, pero no están consustanciados con lo que implica, hay muy pocas organizaciones que lo internalizan y están orientadas a hacer un buen uso de las bases de datos. Es como esas empresas que tienen un área de cuidado ambiental, y en todo el resto desarrollan actividades contaminantes", apunta el ejecutivo.
Paul Krugman resumió días atrás el estado de situación del consenso de economistas en la actualidad con respecto al potencial de las grandes bases de datos: "Esperar y ver" (A veces no es tan difícil ser economista, ¿no?) "Tengamos paciencia", pide el intelectual favorito de los demócratas estadounidenses.
Para Joel Waldfogel, un economista de la Universidad de Minnesota que estudia el fenómeno, los casos de éxito originados en Big Data son, en su mayoría, negocios que canibalizan (en publicidad, medios, entretenimiento o retail ) a los que ya existían en el mundo offline (fuera de Internet), y por lo tanto no hay un agregado de productividad real.
Robert Gordon, uno de los más famosos "tecnoescépticos", señala que la irrupción de la electricidad tardó décadas en transformar la economía, con lo cual hay que darle tiempo todavía a la red de redes.
Por ahora, millones de horas de videos de gatitos jugando; o de españoles cuarentones mostrando sus colecciones de muñequitos Playmobil (una categoría que ofrece cientos de opciones y que desde hace semanas tiene a mi hijo Nicolás, de cinco años, fascinado y enchufado a la tableta) sirven para ampliar el ancho de banda del entretenimiento, lo demás está por verse.
Waldfogel enfatiza que el estancamiento en la tasa de crecimiento de la productividad en los Estados Unidos se reforzó en 2005, el año en el que las oportunidades del océano Big Data comenzaron a vislumbrarse en el horizonte. Como decía el Nobel Robert Solow, "hay computadoras por todas partes, menos en las estadísticas de productividad".
La esperanza del nuevo petróleo
- Grandes datosLa incalculable biblioteca que es Internet ilusiona a muchos economistas y estudiosos. Llaman a esa riqueza "el nuevo petróleo".
- Freno al optimismoVarios estudiosos creen que no es fácil hacer un uso productivo de esos datos.
- Efecto contagioGoogle es el ejemplo, pero pocos tienen la capacidad, el tráfico y la tecnología del gigante de la Web.
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