El libre albedrío en tiempos de internet

Adquirir un par de zapatos blancos en línea y que, en función de esa elección, la compañía muestre un cartera para completar el conjunto e incluso sugiera una pizzería o un destino para las vacaciones de verano porque, de alguna manera, el sistema sabe que la persona tiene hijos pequeños, es un eslabón más de la cadena evolutiva sobre el nivel de conocimiento que las empresas tienen sobre los usuarios para ofrecerles propuestas personalizadas según sus gustos.

Aún más: aunque no sabe el nombre y apellido de ese individuo por cuestiones vinculadas a la privacidad de la identidad, es capaz de dimensionar las características de la personalidad de ese usuario, como su nivel de amabilidad, rango emocional, necesidades e inclinación a las artes o las ciencias, entre otros aspectos.

Cuando empresas como Amazon recomiendan qué libro leer o cuando Google ofrece publicidad relacionada con búsquedas previas es gracias a la información que han recopilado de los comportamientos online de los usuarios. Esto se llama computación cognitiva. Frente a este panorama, la interrogante es: ¿seguimos teniendo libre albedrío en internet?

Cóctel de datos

Los nuevos sistemas pueden aprender de sus experiencias, encontrar correlaciones, crear hipótesis, recordar los resultados y aprender de ellos. ¿Cómo se logra esto? La computación cognitiva se basa en la comprensión del lenguaje natural y de los gestos e imágenes. "Aprende" continuamente de los resultados obtenidos para incrementar su "conocimiento". De esta manera, se trata de una plataforma de aprendizaje que puede calcular, inferir, sugerir y recomendar tras hacer un cóctel que surge de todos los datos obtenidos de múltiples fuentes, como comentarios publicados en redes sociales, fotos almacenadas en los celulares y cómo un usuario navega en determinados sitios, por mencionar solo algunos ejemplos.

Watson es el sistema de computación cognitiva por excelencia de IBM. Es decir que aprende y habla de forma tal que cualquier humano lo puede entender. La diferencia con otros sistemas informáticos (propios de la etapa programativa que ha dominado la computación desde 1950) es que procesa grandes cantidades de información en base a algoritmos probabilísticos y no por determinaciones.
¿Un ejemplo? Un sistema informático tradicional asume que el día de mañana tendrá, sí o sí, 24 horas; Watson parte del supuesto que, si bien es la opción con más chances, puede ocurrir algún fenómeno que cambie la velocidad de la rotación de la Tierra o incluso puede sopesar que no exista un mañana.

Un sistema cognitivo es capaz de interpretar la personalidad del usuario y sus gustos

Este avance en la recopilación, procesamiento y análisis de volúmenes de datos gigantes en tiempo real tiene varios objetivos (ver Claves para entender el Big Data). Por un lado, que las empresas puedan ganar más dinero. La ecuación es sencilla: a mayor conocimiento sobre los clientes, aumenta la probabilidad de lanzar productos y servicios acordes al perfil del comprador. Además, las compañías pueden conocer no solo el perfil de los consumidores en función del historial de transacciones, sino también acceder a detalles sobre su personalidad, intereses, gustos, sentimientos con los cuales se expresan y comportan ante determinados hechos como, por ejemplo, los cambios climáticos.

Por ende, la empresa que contrate este servicio, que acaba de lanzar IBM bajo el nombre Insight Cloud Services, puede ofrecer una propuesta altamente personalizada y hecha a medida de las necesidades del potencial cliente. Como consecuencia, este consumidor tardará menos en hacer las compras y estará más predispuesto a adquirir productos y servicios porque lo que se le muestra coincide exactamente con lo que él está buscando. En realidad, no le leyeron la mente.

"El avance de la computación cognitiva es tal que si una persona está visitando sitios de turismo para ir de vacaciones, la solución tecnológica detecta, cruzando datos, que ese usuario tiene un perfil más visual, entonces le arroja recomendaciones basadas no solo en sus gustos sino en su personalidad, y le mostrará más imágenes. En tanto, si el individuo es más analítico, le presentará más cifras y datos duros", explicó a Cromo Camilo Rojas, ejecutivo de análisis de IBM, en el marco del Insight2015, la conferencia más grande que la compañía realiza a nivel mundial en Las Vegas, Estados Unidos.

¿Y la libertad de elección?

Dado este nuevo panorama, que el Gigante Azul bautizó como el inicio de la Era Cognitiva, ¿es posible que el usuario esté impedido de conocer productos y servicios que podrían resultarle atractivos, pero que jamás llega a descubrir porque las propuestas de las marcas siempre llegan de manera tendenciosa?

Un ejemplo: si le gustan las películas de terror, cuando ingresa a sitios de cine, sus recomendaciones serán siempre sobre este rubro u otro similar, como misterio. Conclusión: ¿cómo puede saber que también le gustan las comedias románticas si no tiene chances de ver una porque no se le da la opción?

"La base de datos sobre las cuales trabajan los sistemas cognitivos es tan grande y el poder computacional es tan poderoso, que si bien la mayoría de los títulos serán de terror o suspenso, cada tanto ofrecerá al usuario algunas opciones de otras categorías, que también le han gustado a otras personas con perfiles similares. Por ende, el libre albedrío no se pierde", aclaró Mauricio Torres, director de estrategia y transformación para IBM América Latina.

La computación cognitiva aprende de manera constante

Un dato importante: una de las características fundamentales de la computación cognitiva es que aprende de manera constante. Por eso los expertos aclaran que los cambios de gustos y costumbres de los usuarios en el presente son tenidos en cuenta por estos sistemas para ir amoldando los contenidos que le presenten a través del paso del tiempo.

Durante el Insight2015, Amy Gross, CEO y fundadora de VineSleuth, relató que detectó que la gente pierde mucho tiempo y dinero en la elección de un vino. "Hay 62 millones de personas que consumen vino varias veces al mes influenciados por el precio, la etiqueta y otras variables", dijo. Para ayudarlas en la elección de la bebida alcohólica, su empresa desarrolló Wine4me, una aplicación gratuita, disponible para ser descargada en dispositivos iOS, que recomienda vinos en función de distintas variables, incluyendo la personalidad del usuario. "Si la música se puede caracterizar objetivamente como en Pandora (un servicio de streaming como Spotify), ¿por qué no el vino?", preguntó.

Los consumidores al poder

Según los ejecutivos de IBM, lejos de perder la capacidad de elegir entre un océano de opciones, porque las marcas muestran un catálogo confeccionado cada día más a medida, los usuarios tienen más poder que nunca. "Más allá de la ropa que nos ofrezca una compañía cuando ingresamos a los canales digitales, los usuarios nunca tuvieron tanto acceso a la información como ahora. Por eso, a pesar de estos contenidos súper personalizados, las personas tienen la capacidad de expresarse en las redes sociales, leer comentarios sobre productos publicados por terceros, comparar distintos websites, escuchar a personas que consideran autoridades en la materia y realizar muchísimas más acciones para no tener que elegir únicamente entre la gama que propone la organización que le quiere vender", opinó Sebastián Reckinger, Analytics Sales Executive de IBM.

Todo indica que el usuario está en plena disrupción. En este sentido, algunos vaticinan que el hecho de recibir la información que necesita "servida en bandeja", podría hacer que tenga más tiempo libre para dedicarlo a otras cuestiones. Por eso Reckinger consideró que las organizaciones que conozcan de una manera más exhaustiva a los consumidores serán las que ganarán más clientes.

Más allá de si al momento de una elección se basan exclusivamente en los que les muestra una empresa o salen a consultar otras fuentes, está claro que la computación cognitiva transformará la manera en la que todos vivimos, trabajamos y consumimos.

Claves para entender el Big Data

El concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de peta
bytes (1.000.000.000.000.000 de bytes) y exabytes (1.000.000.000.000.000.000) de datos.

Además del gran volumen de información, esta existe en una gran variedad de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo de dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, etc.

En Twitter, por ejemplo, se almacenan 12 terabytes (un tera equivale a 1.000.000.000.000 de bytes) al día; mientras que en Facebook se archivan alrededor de 100 petabytes de fotos y videos. En total, se estima que los usuarios de dispositivos móviles generan 2,5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.

El Big Data tiene ventajas en todas las áreas de actividad y sectores. Es aplicable a la analítica sanitaria, a la predicción de enfermedades, al mantenimiento de instalaciones de energía, detección de posibles fugas o sabotajes, al conocimiento de tendencias de compra, etc.

En su evolución han influido los avances informáticos y el desarrollo de computadoras cada vez más potentes que permiten mayores capacidades de cálculo, requisitos necesarios para investigaciones extremadamente complejas, como en el mundo de la genómica o aeroespacial.