Una economista argentina tras el misterio del "iPhone lento", y otras conspiraciones

Cuando Piper Chapman, la protagonista de la serie de Netflix Orange Is the New Black, que interpreta la actriz Taylor Schilling, se entera de que no podrá usar su celular durante el año que pasará en la cárcel, se lamenta: "¡Pero me voy a perder como tres generaciones de iPhone!". Tras cumplir su condena, Chapman podría tener la misma sensación que miles de usuarios del teléfono de Apple: que cada vez que sale un nuevo modelo, el anterior se vuelve "más lento". La teoría conspirativa recorre redes sociales y postula que, como la compañía también fabrica el sistema operativo del iPhone, lo torna deliberadamente menos rápido para promover la compra del nuevo lanzamiento.

A Sendhil Mullainathan, economista estrella de Harvard, esta historia le provocaba una contradicción interna. Por un lado, como usuario de la marca de la manzanita, sentía que en efecto su celular dejaba de funcionar como antes cuando aparecía un modelo nuevo. Por otro, como economista, la situación no tenía demasiado sentido: conlleva riesgos legales, y además un competidor podría aprovecharse de la situación ofreciendo teléfonos que aguanten más tiempo con su velocidad original.

Mullainathan comentó este tema en clase y una alumna, la economista argentina Laura Trucco, que hace un doctorado en Harvard, tomó nota del dilema. En otra época, responder esta pregunta hubiera involucrado costosas encuestas y estudios de mercado. Pero a Trucco, una ex estudiante de Udesa, se le ocurrió una forma más sencilla de encararla: supuso que buena parte de los usuarios, cuando advertían este problema, iban a Internet a consultar cómo resolverlo. Así que armó una serie de tiempo con las búsquedas en Google de "iPhone + slow (lento)" y se topó con un resultado sorprendente: los picos de este tipo de búsquedas condicen en forma exacta con la aparición de nuevos modelos del teléfono en el mercado.

Uno podría suponer que se trata de una "sensación" y no de una lentificación real, pero entonces lo mismo debería pasar con otras marcas. Trucco replicó su idea para el Samsung Galaxy, y en este caso no hubo picos de inquietud. El hecho de que los lanzamientos de nuevos iPhone tengan mucha cobertura mediática tampoco aparece como una explicación válida: el aumento de las consultas ocurre cuando los artefactos llegan efectivamente a los consumidores, y no cuando se anuncia su venta (a veces hubo hasta un mes de diferencia).

Según Mullainathan, aun con esta evidencia no se puede afirmar que la empresa vuelve más lentos sus modelos anteriores "a propósito", porque podría suceder que la merma en la velocidad fuera un efecto no deseado (pero inevitable) de la optimización del sistema operativo para el nuevo modelo. "Todo este ejercicio encapsula las ventajas y limitaciones del fenómeno big data -explicó el economista en una columna publicada dos semanas atrás en el sitio Up Shot-. Permite encontrar respuestas que antes eran mucho más costosas (o imposibles) de conseguir, pero a su vez no hace que desaparezcan algunos obstáculos tradicionales de la estadística, como que correlación no implica causalidad."

Cada 20 años, una tecnología poderosa emerge de los laboratorios de especialistas hacia el uso masivo para cambiarlo todo. A mediados de los 70 fue la popularización de las computadoras personales: había 50.000 en 1975, y 225 millones 20 años después. Algo similar sucedió con Internet en los 90. Para los más optimistas, la ola disruptiva de esta década tendrá que ver con la explosión de datos online, y con la aparición de sistemas de computación cognitiva (que aprenden de los contenidos), capaces de categorizar y sacarle jugo a este océano de información. Los entusiastas aseguran que con esto cambiará en el corto plazo la forma en la que jugamos, comemos o hacemos consultas médicas.

Revolución de big data

Juan Damia, CEO de Intellignos y autor de Meta Analytics, es uno de los mayores expertos argentinos en este tema. Desde su oficina en Fort Lauderdale, por correo electrónico, comentó a LA NACION que "siempre que se habla de big data se lo relaciona con temas triviales como que se puede predecir cuándo una persona está embarazada, incluso antes de que ella lo sepa (caso Facebook). Las técnicas utilizadas para identificar hallazgos no son ni más ni menos que técnicas estadísticas académicas que se montan sobre software y hardware para escalarlo a terabytes diarios de datos. Eso es todo, con todos los desvíos y errores muestrales y no muestrales, probabilísticos y no: esos mismos inconvenientes (o realidades) los encontramos en las actividades de analítica basadas en big data (la mayoría)".

Para Damia, "desde hace algunos años las empresas han querido solucionar la problemática contratando científicos o expertos en analítica y con el tiempo hemos visto cómo poco a poco se han ido desilusionando. Porque la mayoría de las grandes empresas que conocemos hoy nacieron en contextos donde la información era escasa. Ergo su cultura se desarrolló con esta realidad no incorporando un «componente orientado a datos». Y la solución está justamente ahí, en tener un sistema integrado de información, donde la misma fluya y todos tengan visión de la realidad de la empresa".

Walter Sosa Escudero es econometrista, autor del libro Qué es (y qué no es) la estadística (Siglo XXI) y fue profesor de Trucco en San Andrés. Consultado para este artículo, explica que "claramente, se trata de algo grande (big), y la pregunta clave es si más es necesariamente mejor. Así como con todos los órdenes de la vida, la respuesta es «depende». Big data viene como anillo al dedo cuando el problema es de small data (pocos datos). La rápida disponibilidad de información permite adivinar, casi instantáneamente, las preferencias de los consumidores, hacerles sugerencias a partir de los libros que están mirando en un sitio web, o aprender velozmente si los dichos de un político tuvieron un impacto positivo o negativo en la opinión pública (a través de los me gusta de Facebook o los fav de Twitter, por ejemplo) y otras cosas impensables cinco años atrás". Y agrega: "Por ejemplo, hasta no hace mucho, la construcción de un índice de precios requería un enorme esfuerzo estadístico en materia de encuestas a supermercados y minoristas. Hoy en día, con un robot computarizado es posible relevar precios de miles de productos en forma instantánea. En todos estos sentidos, más es decididamente mejor".

Sin embargo, no todas son rosas. "Cuando big data es más de lo mismo -sigue Sosa Escudero-, los viejos problemas de la estadística continúan asomando sus espantosas cabezas. A modo de ejemplo, si un comercio online quisiese evaluar la calidad de sus servicios, la información provista por sus usuarios es de uso limitado: sólo se refiere a sus clientes y nada dice de los que jamás lo usaron."

Según el econometrista, "como todo remedio nuevo, big data viene con letra chica y contraindicaciones, y entenderlas permitirá aprovecharnos de lo bueno y evitar sus limitaciones".

"Creo que muchos economistas están entusiasmados con el potencial que ven en el uso de big data", cuenta Trucco a LA NACION. La investigadora de Harvard trabaja principalmente temas de desarrollo y de educación en particular. "Pero la profesión todavía está en el proceso de entender cómo incorporar esta explosión de datos online, tanto desde el punto de vista metodológico como conceptual. El alcance de big data en economía depende de cómo se resuelvan estas cuestiones", concluye Trucco, que en la secundaria (en el Instituto River Plate) compartió clase con Javier Mascherano. Si a su ex compañero no le tembló el pulso para enfrentarse a los grandotes de Bélgica, la economista tampoco se acobardó a la hora de cuestionar a una de las mayores compañías de tecnología del mundo.

El mundo Apple

Inversores, innovadores y tecnológicos, todos miran la empresa

7700 Mas dólares

Son los millones que ganó Apple en el balance trimestral que cerró a fines de junio

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Menos de lo esperado

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La tableta se desinfla

Una de las principales causas de la caída es la baja performance de las tablets; se vendieron 13,2 millones de unidades frente a 14,6 del mismo período del año pasado

Dependencia del iPhone

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Lanzamiento retrasado

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Por Sebastián Campanario

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