En futuro en el que cada empleado sea su propio jefe, en el que la política de empleo una al parado con la empresa que necesita de sus cualidades y en el que las variables a la hora de acometer una obra faraónica se resuelvan con sencillez. El big data es una chistera de la que pueden sacarse infinitos conejos. Pero, como todo truco de magia, es frágil y arduo de ejecutar. La conversación sobre este paradigma tecnológico, del que numerosos analistas esperan un valor global de 200 millones de euros para 2020, ha cambiado radicalmente. Greg DeMichillie, director de producto de Google Cloud y ex de Amazon y Adobe, ha vivido esta transformación muy de cerca: “Ha habido un gran cambio en los últimos cinco o diez años. El problema al que se enfrentaban las compañías era que no podían permitirse económicamente almacenar todos sus datos. Se veían forzadas a elegir qué conservar y qué eliminar. Hoy eso se ha acabado; cualquier empresa puede permitirse almacenar el histórico completo de sus operaciones en la nube. Ahora el reto es encontrar, por así decirlo, las agujas de valor en estos pajares de información”.
La pregunta fundamental es cómo puede usarse esta tecnología
más allá de las grandes empresas.
“Las incógnitas que necesitas despejar para ganar unas elecciones son muy simples. Para cada votante debes descubrir dos cosas: ¿Te apoya o no? ¿Votará o no?”. Estas dos reglas despliegan la hidra de millones de cabezas que es enfrentarse a un censo electoral tan inmenso como el de Estados Unidos. Ghani explica cómo evaluar estas dos variables con una puntuación de 0 a 100 y las decisiones que hay que tomar, votante a votante, según la puntuación que saque. A los extremos, por ejemplo, no merece la pena dedicarles recursos económicos. “¿Para qué vas a gastar dinero en el que va a votar seguro y te apoya o en el que no te apoya y no va a votar seguro? El gasto tiene que hacerse en los que se encuentran en valores intermedios”. Sin embargo, los que sacan valores casi perfectos, cercanos al doble cien, son esenciales. “Les puedes pedir que participen como voluntarios, que contribuyan a financiar la campaña o que simplemente difundan el entusiasmo por tu candidato entre sus amigos”.
El arte de la evaluación de los datos, como apunta Ghani, llega en el amplio número de votantes incógnita. Para despejar esta duda, este experto indica que se acude al registro histórico. “Es especialmente complejo porque las elecciones suceden cada cuatro años, así que te puedes equivocar. Pero básicamente lo que hacemos es apoyarnos en cómo se evaluó a tales votantes de tal zona y en si esa evaluación se demostró correcta o incorrecta el día de las elecciones”.
Ghani subraya cuán importante es ser lo más fino posible en esta evaluación porque los recursos de una campaña son limitados. “Según el grado de éxito que calcules a priori has de elegir si te merece la pena un contacto por red social, una llamada telefónica o personarte en el hogar de ese votante para intentar convencerle de que te vote”. Estas predicciones se pueden reajustar sobre la marcha porque en algunos Estados se permite la votación anticipada, lo que posibilita que el modelo alimente sus poderes de oráculo teniendo en cuenta el comportamiento de estos votantes madrugadores.
La obsesión actual de Ghani y de otros académicos no se dirige, sin embargo, a sus usos electorales. Apunta a cómo los gobiernos de todo el planeta pueden desplegar esta tecnología para ser más eficientes. A lograr que las soluciones tecnológicas ya posibles se integren con administraciones poco acostumbradas o directamente desconocedoras de ellas. Salud. Transporte. Educación. Agricultura. Pobreza. Empleo. Todas las áreas de interés que competen a un Gobierno se pueden beneficiar de la aplicación inteligente del big data. Y en todas ellas la filosofía subyacente se resume en una sencilla frase: “Saber adónde debe ir el dinero y por qué”.
El artículo completo en: El País (Retina)