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De House of Cards a la Bolsa: el desafío de depender de un algoritmo
Netflix decidió hacer una remake de una vieja serie de la mano de David Fincher y Kevin Spacey tras analizar los comportamientos de su audiencia del servicio de streaming; virtudes y defectos de una estrategia que no siempre funciona en otras áreas e industrias
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Cuando Netflix -el servicio de televisión y películas por streaming- decidió apostar por su propio material, no se volvió hacia expertos veteranos de Hollywood, ni a críticos de cine o analistas de medios, sino a los algoritmos y datos de los usuarios.
Una red de datos sobre el contenido más visto y amado por los clientes de Neftlix revelaron tres ingredientes claves: el actor Kevin Spacey, el director David Fincher y los dramas políticos producidos por la BBC.
Así que la empresa encargó una nueva versión de la serie de la BBC de los años 90 con el mismo nombre y contrató al actor y director. ¿El resultado? Se convirtió en la primera serie web en ganar el prestigioso premio Emmy, siendo la primera serie en recibir nueve nominaciones.
Los algoritmos -programas de computadoras que resuelven problemas-, están haciendo mejor cada vez más trabajos que nosotros mismos, por decirlo sin rodeos.
Y, como demostró la experiencia de Netflix, no sólo en el sector tecnológico, donde los ordenadores se han convertido en los reyes.
En Corea del Sur, por ejemplo, hay niños aprendiendo inglés con una máquina que se llama Robosem. Y hasta la profesión más antigua enfrenta competencia: una firma estadounidense llamada TrueCompanion dice haber desarrollado el primer robot sexual de la historia.
Pero, ¿no habrá riesgo de que este nuevo mundo feliz vaya a ser un poco aburrido?
¿Excitante?
"House of Cards es el ejemplo más famoso de los datos enfocados a la creatividad", le dice a la BBC Luke Dormehl, cineasta y autor de The Formula: How Algorithms Solve All Our Problems, and Create More ("La Fórmula: Cómo los algoritmos resuelven todos nuestros problemas y crean más").
"Netflix encargó un número sin precedentes de episodios –pagados por adelantado-, en lugar de seguir por el camino tradicional, en el que disparas un episodio piloto, para mostrárselo a los ejecutivos, etc".
Tal vez no es de extrañar que la empresa mantenga su lucrativa información sobre cifras de audiencias y ratings tan bien guardados (nunca los ha hecho públicos).
La firma Epagogix, basada en Londres, ofrece un análisis de inteligencia artificial para guiones de cine, con el fin de predecir las probabilidades de éxito que tendrán en la taquilla. Incluso dice ser capaz de señalar "las mejoras" necesarias para aumentar el valor comercial de la película.
En teoría eso elimina la peor pesadilla de cualquier director de cine: el fracaso presupuestario. "Si una película necesita hacer 10 millones de libras y hace cinco (en la taquilla) decimos que fracasó", dice Dormehl. "Pero si tuviéramos los datos con antelación y dijésemos: si gastas la mitad del dinero haciéndola, en todo caso recaudarás 5 millones… lo cual abriría el camino para realizar películas de gama media".
Pero, ¿dónde está la emoción, la alegría de un éxito sorprendente o la oportunidad de descubrir algo nuevo? Luke Dormehl opina que se abre un mundo de "excitantes posibilidades".
"Es emocionante tener un guión en el que puedes aprovechar esa información: qué escenas le recuerdan a la gente los buenos tiempos, qué música les gusta, cuándo se paran del sofá para hacerse una taza de té…".
"También es excitante la posibilidad de hacer películas que cambien de dirección dependiendo de quien las está viendo, o que cambien la narrativa si no estás prestando atención".
Los algoritmos en la Bolsa
El sector financiero es otro que se está aprovechando de la estabilidad que le da el control de las computadoras. Algunos echan de menos la excitación de los viejos tiempos. "Solía ser un lugar muy excitante. Ahora es más una compañía de software que una organización financiera", dice Juan Pablo Pardo-Guerra, profesor asistente en la London School of Economics.
El operador financiero de Alta Frecuencia Virtu es un agente inversor electrónico con estrategias programadas que sólo ha registrado pérdidas un día en los últimos seis años. En su website afirma que sus 148 empleados son el componente secreto de su éxito, pero su propia tecnología está en el corazón de su actividad financiera.
"Si manejásemos los mismos volúmenes de stocks con operadores humanos los resultados serían más volátiles", confiesa Pardo-Guerra.
La pregunta está en el aire: ¿la historia de éxito de Virtu es un clavo en el ataúd de los empleos tradicionales del sector financiero?
No siempre son tan infalibles
Daniel Neyland, profesor de la Universidad de Goldsmiths, de Londres, participó en un experimento en un aeropuerto el año pasado, donde se instaló un sistema algorítmico para identificar el equipaje abandonado sospechoso en las imágenes de las cámaras de seguridad.
"En promedio, con humanos mirando los monitores había una alerta por hora", dice Neyland.
"El sistema algorítmico detectó 2654 alertas en seis horas. Estaba tan lejos de la escala de las expectativas que no había suficientes personas para responder".
Entre las falsas alarmas identificadas por el sistema había sombras en el suelo, carros de limpiadores y personas de pie, explicó el Dr. Neyland. "Algorítmicamente, el procesamiento de este tipo de datos es un reto. ¿Qué es una bolsa y qué no?", explica.
Por razones similares, una red ferroviaria europea ha desinstalado por completo un sistema de seguridad automatizada, añade Neyland.
Se suponía que iba a supervisar áreas no vigiladas en busca de signos de vandalismo y robos. No funcionó. "Esta es un área difícil para análisis de video".
Pese a estos fallos, el día en que los algoritmos se conviertan en jefes está más cerca en algunos lugares de trabajo, advierte.
Imagínense. Automatizado, inquebrantable y calculador sin ningún sentido del humor…
Tal vez su jefe no sea tan malo después de todo.
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