Leí en el sitio web de IBM que Big Data es en términos generales la tendencia en avances tecnológicos que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, que es utilizada para describir enormes cantidades de datos que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargar a un base de datos relacional para su análisis, que en términos de bytes estamos hablando de petabytes y exabytes (exabyte = 10¹⁸ = 1,000,000,000,000,000,000).

No me dijo mucho.

Pero Ronald Sistek me graficó con una situación cotidiana cómo funciona el 'Big Brother', cómo cada uno de nuestros clics se convierte en una señal que es recogida y utilizada por alguien: "El otro día estaba cotizando pasajes para ir a Buenos Aires. Tres minutos después empiezan a llegar correos y aparecer pop ups de hoteles y arriendo de autos en BA. Insólito. Por un lado te facilita cosas, por el otro te das cuenta del nivel de control e invasión, que es tremendo".

Este constructor civil que la vida ha llevado por los caminos de la regeneración ecosocial –especialista en metodologías de manejo de proyectos regenerativos en el centro de emprendizaje de la U. Austral, y parte del equipo del Magíster de Desarrollo a Escala Humana– siente que todo lo que vemos y leemos sobre el tema hasta ahora se trata de alargar esta situación de manipulación dentro del ámbito del consumo. Dado el aumento en la velocidad de generación de información, de desarrollo de inteligencias artificiales (las encargadas de procesar y cruzar esta información), las preguntas para él son: ¿esto es lo que entendemos por progreso?, ¿esto queremos para las generaciones futuras? "Es más, a propósito de Big Data, hoy se está empezando a hablar de 'intuición artificial', de cómo identificar patrones que puedan generar respuestas desde la intuición, desde la emoción. Es un gran avance, pero por otro lado es una amenaza gigante también. Está todo tan relacionado que no tenemos idea de lo que va a pasar con esta manipulación de datos. Los efectos de la mayor conexión nadie los sabe y seguimos hablando de Big Data, pero sus implicancias son tremendas. Me alucina que no somos muy conscientes de lo que estamos haciendo. Cada uno lo ve desde lo que hace para mejorar los resultados de su negocio. Esa es la conversación que me gusta en torno al Big Data, porque no es solo, nunca".

Desde la identificación de tendencias se ve más cercana la posibilidad de trabajar desde la auténtica demanda en lugar de la oferta: "Si uno mira el desarrollo inmobiliario de los últimos 30 años, todo se ha tratado de ubicación. Se decía 'Ok, hacemos la línea 1 del metro, toda esa área gana plusvalía, la gente empieza a tomar posesión". En los últimos pocos años el tema de la plusvalía y el costo del suelo han aumentado tanto que se empieza a sacar punta al lápiz desde todas las perspectivas. Hoy el Big Data puede ayudar mucho al desarrollo más inteligente, más estudiado, menos improvisado. Hay un potencial para generar ciudad pero pensando en el largo plazo, en lo sustentable, siempre que se genere transdisciplina en el desarrollo del pensamiento territorial. Desde una perspectiva interrelacionada".

¿Tiene Facebook y/o Instagram? ¿Ha jugado a saber a qué famoso se parece? ¿Ha conocido gente por Tinder? ¿Cuenta los kilómetros que corre a través de una app? Bueno, entonces ya entregó y sigue entregando un montón de información valiosa, incluso su ubicación en tiempo real. "Los estados modernos tienen ubicado a cada ciudadano y saben quién pagó los impuestos y quién no. Las clínicas tienen todo tu historial médico, todos tus exámenes y diagnósticos y prescripciones. Ya abrimos la puerta en muchos temas que antes eran privados. Ya es tarde para ponerse ansiosos con eso", dice Laura Novik, experta en tendencias, directora del Diplomado de Diseño Estratégico y de Colecciones de la UC.

En el mundo vinculado a las tendencias el enorme volumen de datos estructurados y desestructurados ya está siendo usado por el retail para conocer las diferencias entre sus clientes de distintas ciudades y culturas, para así desarrollar colecciones acordes. "Cada vez que creas una colección hay una incertidumbre respecto a la acogida que tendrá. Para reducir esa incertidumbre, desde hace mucho tiempo lo que se hace es obtener información de ventas anteriores. Esa información hoy se trabaja con robots que asumen mayor cantidad de información y que hacen relaciones y vínculos entre esas y otras informaciones", explica Laura. Ella recuerda experiencias del MIT en asociación con Amazon, en las que participaron diseñadores de Zara; otras en Holanda e Israel, cargando robots con todo eso que tienen en cuenta los diseñadores al momento de crear una colección, donde a través de la ciencia del algoritmo se definieron vínculos entre las decisiones tomadas por humanos y otros imputs como las ventas o las tendencias de los distintos mercados. En ningún caso los resultados han sido satisfactorios.

Ikea compró la tecnología para que cualquier usuario pueda ser guiado virtualmente en la redecoración de un espacio solo enviando una foto tomada con su teléfono. Pero, al igual que las zapatillas personalizadas de Nike, las elecciones son siempre dentro de un rango de posibilidades, los muebles que tiene Ikea para esa superficie o los colores que tiene Nike entre sus tintes. "Estamos viendo los albores de la inteligencia artificial en el contexto del retail. Por lo pronto creo que el mundo del diseño ya cambió. Un diseñador que solo desarrolle colecciones no es un tipo interesante para la industria. Debes tener una mirada estratégica que cree diálogo con las nuevas tecnologías que serán tus nuevos aliados. La función de resolver problemas que había tenido el diseñador va a cambiar a tener que 'visionarlos'. Nos están poniendo en otro lugar como profesionales".

Si le preguntamos cómo será el futuro, Laura cree que tendremos impresoras 3D en nuestras casas y compraremos los programas para desarrollar las cosas que queramos: "El gran aporte del Big Data debería ser un cambio en la cultura empresarial. El que dejen de trabajar como si estuviéramos en la revolución industrial. La creatividad no cederá su lugar, la máquina puede darte datos e información, lo que hacemos con ellos son decisiones que hemos tomado siempre. Ahora es un volumen más grande y hay más relaciones que antes costaban más en plata y tiempo".

La ficción superada

El límite entre la paranoia y lo real es tan difuso que a veces no suena tan loca la teoría de que somos espiados por las cámaras y micrófonos de nuestros teléfonos. ¿Podríamos llegar a circunstancias como las que vimos en "Black Mirror" en el capítulo del chico pedófilo o de la mujer que no podía acceder al departamento que quería por falta de puntaje en su popularidad?

El proyecto Social Credit System anunciado por el Gobierno chino a través de un documento en 2014 parece ponernos en la antesala. Aunque por ahora se trata de una prueba voluntaria, se espera que para 2020 sea obligatorio. Básicamente se trata de un sistema de puntaje para calificar la confiabilidad de los ciudadanos. Siguiendo su rastro digital y a través de un algoritmo estos ganan o pierden puntaje de acuerdo a cinco factores: historial crediticio; cumplimiento de obligaciones; información personal; comportamiento, hábitos y preferencias (incluyendo lo que vemos, jugamos o compramos online); hasta relaciones interpersonales (a quiénes escogemos como amigos en redes sociales e incluso si los mensajes que publicamos son positivos o negativos). Un puntaje bajo recibe sanciones que van desde una internet más lenta hasta dificultades para acceder a trabajos o para poner a los hijos en ciertos colegios.

¿Se acuerda de esa escena de "Gattaca" –película de 1997, considerada de culto– donde Uma Thurman ofrece un pelo (o sea su información genética) a Ethan Hawke para saber si quiere tener algo con ella? ¿Ahora le parece tan lejano?

Todos hemos hecho una búsqueda en Google para más tarde ser bombardeados con publicidad respecto a eso que buscamos, aunque sea algo superficial. "Empresas como Amazon y Netflix han llevado eso al siguiente nivel. Arman un verdadero perfil con tus preferencias, lo que ves y lo que buscas. Netflix no te ofrece un catálogo de biblioteca sino una selección lo más cercana a tu patrón de comportamiento en películas", dice Luis Valenzuela, director del Centro de Inteligencia Territorial de la UAI. "Eso suena bastante inofensivo y lo único que implica es una ganancia en tu experiencia como consumidor. Cuando es utilizado para establecer políticas o decisiones de empleabilidad, por ejemplo, los escenarios son bastante más macabros y hay películas sobre eso".

La película de Steven Spielberg "Minority Report" cumplió 15 años en 2017 y se hizo el conteo de las cosas que predijo, entre ellas estaban los autos sin conductor (tal como funcionan los trenes de la nueva línea 6 de metro), la publicidad personalizada y, por supuesto, el elemento que justifica toda la aventura de Tom Cruise, la capacidad de vaticinar el crimen, o técnicas de 'precrimen'.

"No exactamente igual, pero bastante parecido, en Chile, en la U. de Chile, en la Facultad de Ingeniería, hay un grupo de modelación matemática que se llama CEAMOS (Centro de Análisis y Modelamiento en Seguridad), que tiene un contrato con Carabineros", cuenta Luis Valenzuela. De acuerdo con la información en su sitio, CEAMOS desarrolló el primer software capaz de anticipar dónde y cuándo pueden ocurrir futuros delitos: "A través de algoritmos matemáticos, alimentados con información histórica de crímenes reportados a Carabineros, una data de hasta cinco años, el software creado por los expertos nacionales alcanzó una efectividad de hasta 89% en las pruebas realizadas por Carabineros". Recursos como estos ya se están extendiendo en pruebas fuera de las fuerzas policiales en Europa y EE.UU., para privados como el retail, cuyas cámaras de seguridad registran diariamente miles de escenas que podrían ser útiles como datos. Por lo pronto, alrededor de todo el mundo las policías están siendo capacitadas para investigar las escenas del crimen de una manera nueva, buscando evidencia digital. La información que pueden entregar consolas de juegos o aplicaciones como Fitbits ya ha sido utilizada como herramienta para contradecir coartadas y desenmascarar mentirosos. Es uno de los alcances de lo que se ha llamado IoT (Internet of Things).

"En el Centro de Inteligencia Territorial hoy estamos trabajando con Big Data para poder predecir o estimar precios de suelos en nuestras ciudades, dado cierto tipo de casa o departamento y su localización. Mientras más información tengamos en el algoritmo, la modelación matemática es capaz de establecer con mayor certidumbre cuál será el precio más cercano que la sociedad y el mercado inmobiliario le está dando a esa propiedad. Cuando haces esto puedes corregir fallas de mercado, o lo que ocurre cuando se asignan valores incorrectos y la banca da créditos hipotecarios equivocados. La crisis subprime que hubo en EE.UU. fue consecuencia de una mala valorización de bienes inmuebles. Por otro lado, permite que no se dé especulación innecesaria. Todo esto depende de la accesibilidad a data. Los modelos matemáticos no hacen más que aprender y captar las múltiples variables de los múltiples datos que le estás dando como imput. Son cálculos y relaciones entre las distintas informaciones que la mente humana no es capaz de hacer, o que le tardaría mucho. La capacidad de modelar, predecir o establecer va a depender de la cantidad de información con que se alimenta", explica Luis.

En el lado amable y esperanzador él ve aplicaciones posibles en el manejo de la contaminación. Relacionando las ciudades, sus sistemas productivos, su transporte y su clima, se podría dejar de reaccionar al momento que los índices se vuelvan altos. "Si lográramos integrar la información necesaria podríamos prevenir, podríamos tomar medidas para modificar comportamientos y episodios. En este momento no podemos ni imaginar el impacto que el Big Data tendrá en el campo de la salud".