Generalmente asociada con las grandes empresas, la Big Data tiene un potencial gigantesco para la creación de mejores políticas ambientales y sociales. Conozca esta tendencia de sostenibilidad y tecnología.

Con un mercado estimado en más de 273 mil millones de dólares para 2026, la Big Data es una tecnología transversal que afecta a innumerables verticales de mercado y organizaciones gubernamentales e independientes. Dentro de ellas, las encargadas de estimular la sostenibilidad.

Un ejemplo de esta tendencia lo dan las Naciones Unidas que, desde 2015, incluye a la Big Data como una de las grandes herramientas para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) o Sustainable Development Goals (SDG).

Según documentos de la ONU esta tecnología podría arrojar luz sobre disparidades sociales que antes permanecían ocultas. Porque la Big Data es una tecnología crítica para dar visibilidad en un mundo plagado de datos.

Algunos ejemplos

Uno de los casos más conocidos de Big Data con gran impacto ambiental es la movilidad en las grandes ciudades. Gracias a esta tecnología es posible construir mejores rutas de transporte y conocer qué partes de la ciudad son más complicadas, generando mayores demoras y consumo de combustible.

Pero esta es apenas una muestra del potencial del Big Data como un componente vital en la construcción de las smart cities. En Colombia, por ejemplo, la información generada por su capital (Bogotá) es recibida y analizada en la agencia de analítica distrital (Agata) para ser usada en la construcción de políticas locales.

Otro ejemplo positivo es la recolección de basura en los centros urbanos. Por medio del Big Data es posible conocer en qué sitios se acumulan mayor cantidad de desperdicios para determinar rutas más frecuentes. La Big Data también se usa para determinar el cubrimiento educativo, de seguridad y salud.

Calidad de datos y naturaleza

Obviamente la Big Data no trabaja sola y solo es tan eficaz como la cantidad y calidad de datos con la que es alimentada. Una información que puede venir de fuentes tan diversas como imágenes satelitales hasta sensores (IoT) en los campos agrícolas. Además esta información debe ser suministrada a procesos de analítica e Inteligencia Artificial para detectar patrones y anomalías, entre otras posibilidades.

Y así como el Big Data puede dar mayor visibilidad de lo que pasa realmente en las ciudades, lo mismo ocurre con el planeta. Esto incluye la deforestación, el nivel de agua en los océanos y el deshielo de los casquetes polares, entre otras variables.

Esta información es más importante que nunca porque el planeta se encuentra en un delicado balance con cientos de especies en peligro de extinción y miles de bosques perdidos cada año. Pero ahora, gracias al Big Data podemos darle cifras a esta cruda realidad para tomar medidas en serio que nos ayuden a construir un planeta mejor.

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Alguna vez se ha preguntado ¿cómo fue posible el desarrollo de plataformas de Inteligencia Artificial tan disruptivas como Midjourney o Dall-E?  La respuesta tiene mucho que ver con una sigla: GAN o Generative Adversarial Networks.

En los últimos 24 meses hemos sido testigos de una explosión en el uso de la Inteligencia Artificial que ha sido protagonizada por una variante llamada IA Generativa, que debe su nombre precisamente a su capacidad de generar cosas que no existían.

En otras palabras, se trata de una IA generadora de contenido. Pero esta tendencia ya existía, lo que la ha hecho saltar al escenario recientemente ha sido una técnica llamada redes generativas antagónicas (GAN) que consiste en poner a dos inteligencias artificiales a competir entre sí.

Gracias a este método, desarrollado inicialmente por el científico informático estadounidense Ian Goodfellow, en 2014, nacieron las plataformas que ahora están en boca de todos. Los sistemas para crear imágenes a partir de texto como Midjourney y Stable Diffusion o para crear música, a partir de textos, como MusicLM, entre otros.

¿Cómo funciona?

Para entender un poco lo revolucionario de estas redes GAN debemos recordar el sistema tradicional de entrenamiento supervisado de las inteligencias artificiales. En este método se introducen datos, en un modelo de cómputo, y estos generan un producto (output) que es comparado con una base de datos.

Las redes GAN no necesitan de esta supervisión y se entrenan entre sí, memorizando constantemente. De esta forma, se crean dos IA donde una será llamada el “Generador”, que hará lo posible por engañar a su colega que será conocida como el “Discriminador”.

Estas dos redes enfrentadas crean un círculo virtuoso donde cada una mejorará constantemente. En caso de que el discriminador rechace un objeto, el generador aprenderá de la experiencia y creará una pieza superior. De igual forma, si lo engañan, el generador creará nuevos parámetros para ser más exigente.

¿Para qué sirve?

Aunque su fama reciente se ha dado por la generación de textos a imágenes, los usos posibles de las GAN apenas se están conociendo. Por ejemplo, en criptografía, al enfrentar a dos IA se pueden crear sistemas de seguridad más avanzados que los actuales.

Otro uso, ya en manos de muchos, es la mejora de resolución de las imágenes. ¿Recuerda esas aplicaciones para arreglar las fotos viejas desenfocadas o con mala calidad de imagen?  De eso se trata.

Otro uso es en la predicción de fotogramas de vídeo permitiendo experiencias más inmersivas en videojuegos o en realidad virtual.

Pero tal vez su mayor potencial sea en la creación de contenido, dando herramientas nunca vistas a los creadores para generar vídeos, historietas, novelas y canciones que podrían transformar la industria del entretenimiento. Lo único cierto, es que hasta ahora estamos comenzando.

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Las fuerzas de ventas son la primera línea de batalla en el libre mercado y al mismo tiempo son uno de los componentes más incomprendidos de las empresas, tanto por sus jefes como por los desarrolladores. Algunos consejos para ayudarlos en la adopción de nuevas tecnologías.

Un estudio de Gartner, en el segmento B2B, encontró que el 60% de los vendedores afirmó que las nuevas soluciones tecnológicas perjudicaban su eficiencia operativa. La cifra es dramática, pero ayuda a entender un viejo concepto: la tecnología por sí misma es solo una herramienta.

En detalle, los encuestados afirmaron que las soluciones tecnológicas muchas veces se creaban para ayudar en los procesos internos de las empresas, pero no para ayudar a sus vendedores.

Sumado a esto, vivimos en un periodo demandante, en el cual las fuerzas de ventas se encuentran agotadas. Un estudio reciente encontró que el 89% de los vendedores afirman sentirse agotados por el trabajo (burnout) y peor aún, 54% está buscando un nuevo empleo.

Lo irónico es que la tecnología, y la transformación digital, nacieron precisamente para esta clase de escenarios, para mejorar la vida de las personas y optimizar los procesos. ¿Cómo ayudar a estas fuerzas de ventas? El primer consejo es simple:

• Comience por las personas

Se trata de pasar del desarrollo de soluciones enfocadas hacia las empresas para mirar, en su lugar, al usuario/empleado. ¿Qué tan complicada de usar es la plataforma? ¿Qué tanto se deben repetir los mismos procesos? ¿Cómo impacta su desempeño? ¿Hasta qué punto se introducen pasos innecesarios?

• Trate las necesidades reales

Toda solución tecnológica es una inversión, por lo cual su gasto debe obedecer a una causa clara y evidente. ¿Qué se espera mejorar en la empresa y su fuerza de ventas? Encuentre esta razón y divulgue estos motivos dentro de la organización. De no hacerlo, puede generar miedos.

• Cree un equipo que lidere el cambio

Vivimos en tiempos de cambio constante, un motivo más para establecer responsables, líderes con diferentes niveles dentro de las empresas que ayuden a entender y divulgar lo que está pasando. Establezca un entorno de colaboración entre ellos. Son los evangelizadores y el cable a tierra en los procesos de cambio.

• Use metodologías ágiles

Creadas para desarrollar proyectos de una forma más rápida y eficiente, las metodologías ágiles son un componente indispensable en el desarrollo de aplicaciones modernas. Entre sus muchas ventajas está que involucran empleados de diversas áreas generando una visión integral del negocio.

• Establezca objetivos y entrenamientos

Todo cambio implica una curva de aprendizaje, establezca unas metas realistas en estos procesos, escuchando los miedos y dudas de sus empleados. No olvide recordarles que es un cambio positivo y como puede mejorar sus vidas.

Por último, así como se enfoca en los empleados, debe enfocarse en los clientes. ¿Cómo les impacta esta nueva solución?, después de todo, las relaciones son un puente que se sostiene dependiendo de la solidez de las dos partes. Y al final de cuentas, los clientes tienen derecho a expresarse.

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Mientras prohíben el uso de ChatGPT en las escuelas públicas de Nueva York, para evitar el plagio, y acusan a varios algoritmos de machismo, la necesidad por una ética para Inteligencia Artificial se hace más necesaria que nunca.

Nadie duda que la Inteligencia Artificial sea el futuro, incluso algunos van más allá y dicen que es el presente. Pero así como la Inteligencia Artificial tiene un potencial benéfico también puede ser usado en conflictos bélicos, para censurar y apoyar regímenes totalitarios, entre otras posibilidades.

Así las cosas, hablamos de una herramienta tan poderosa que necesitamos tener claro unos principios morales comunes para manejarla. Tanto que, en 2021, la UNESCO generó una “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial”. Se trató del primer intentó normativo internacional en esta categoría.

Aunque suene obvio, para entender la ética aplicada a la Inteligencia Artificial debemos recordar que es la ética. La RAE estipula que es: “el conjunto de normas morales que rigen la conducta de la persona”. También es la parte de la filosofía que trata del bien y del fundamento de sus valores.

Con esta base en esto se puede afirmar que la ética en IA se refiere a las bases que delinean lo correcto y lo incorrecto en todo el ciclo de vida del producto o servicio; investigación y diseño, construcción y capacitación, cambios y operación de una Inteligencia Artificial.

Aplicaciones y retos

Pero hablar de lo bueno y lo malo en tecnología parece ser un poco vago, dependiendo de quién lo diga y en qué circunstancias. Por ello, es bueno establecer algunas aplicaciones concretas de la ética para la Inteligencia Artificial encabezadas por los sesgos y la privacidad.

El documental “Perjuicio cifrado”, de 2020, narra la historia de la científica informática del MIT, Joy Buolamwini, quién descubrió que los sistemas de reconocimiento facial fallaban al reconocer su rostro. La razón fue dolorosamente obvia, porque había sido desarrollada para reconocer rostros de otra raza diferente a la suya.

Pero esta es apenas la punta de la arista de un problema más grande y es que las inteligencias artificiales adquieren los prejuicios de quienes las entrenan. Entre estos males se encuentra el sexismo, racismo y xenofobia.

En lo que toca a la privacidad, la Inteligencia Artificial enfrenta un desafío y es que necesita mucha información para desarrollar mejores modelos, pero a veces esa información se toma de los usuarios sin que ellos lo sepan. Además, existe información particularmente sensible, por ejemplo, la médica o judicial. ¿Hasta qué punto se pueden mejorar las IA sin cruzar estas barreras?

Una cuestión con el planeta

Por último, están las consecuencias medio ambientales de la IA, porque

producir esta capacidad de cómputo cuesta y mucho, nos referimos a la energía necesaria para procesar millones de millones de datos. Y esta tendencia apenas está creciendo. ¿Qué límites energéticos se deben establecer en el desarrollo de las IA?

Por supuesto, estos son apenas una breve muestra de los nuevos retos que traen las nuevas tecnologías, esto sin mencionar el inmenso potencial que puede tener la IA en manos de fuerzas armadas o en la administración de recursos públicos. El reto es no satanizar la tecnología, pues es solo una herramienta, una que es más necesario que nunca que estemos a la altura moral para poder manejarla.

Precisamente, hace pocos días Telefónica se sumó a la iniciativa fAIr LAC con el fin de promover el uso ético de la IA para servicios de impacto social en América Latina, con el fin de que sean más eficientes, justos y orientados a los ciudadanos.

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