“Alquimia”: Así se transforman nuestros datos personales en oro
Ricardo A. Queralt Sánchez de las Matas y Juan Manuel López Zafra, con su libro, Alquimia, un libro que tiene las respuestas a muchas de las incógnitas que embargan a nuestro tiempo.

“Alquimia”: Así se transforman nuestros datos personales en oro

Un libro sobre el nacimiento del Homo Algorithmus
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19/10/2019 06:40
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Actualizado: 19/10/2019 00:11
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Las compañías de seguros, los fabricantes de coches autónomos, los fondos de inversión, los equipos deportivos, las empresas de turismo y los políticos tienen algo en común: consideran cada vez más que los datos son un elemento central en su toma de decisiones, pero que éstos no sirven de mucho sin científicos que los interpreten y analicen.

Y de eso trata la ciencia de datos, el próximo escalón en la evolución empresarial, tema central de “Alquimia. Cómo los datos se están transformando en oro”, el libro editado por Deusto de Juan Manuel López Zafra y Ricardo Queralt, quien explica para Confilegal los entresijos de un futuro más o menos cercano y el advenimiento del Homo Algorithmus.

Dice que para los juristas la Jurimetría es una valiosa herramienta para facilitar su trabajo y ayudarles en la toma de decisiones.

Partiendo de los intentos de los alquimistas de convertir el plomo en oro, los autores sitúan a los científicos de datos como los alquimistas de nuestro tiempo, que al contrario que los anteriores, sí han logrado su objetivo: convertir los datos en una herramienta que permite tomar decisiones buenas y acertadas en todos los campos.

¿Cuál es la diferencia entre el «big data» o macrodatos, tan de moda hoy en día, y la ciencia de datos?

Muchas veces se confunden y se llama «big data» a todo, pero la ciencia de datos lo que hace es responder preguntas en base a los mismos.

Estas preguntas son de dos tipos,  descriptivas –como saber cuántos juicios  ha dirimido un juez con qué resultados- o predictivas, es decir, prever el resultado de una demanda en concreto.

La ciencia de datos puede contestar a las dos preguntas. El «big data», por su parte, obtiene datos de forma masiva, una cantidad inmensa, los recopila y los guarda.

Pero para darles valor hay que analizarlos, convertirlos en datos inteligentes y estructurados con la ayuda de la inteligencia artificial y utilizarlos para responder preguntas.

En el mundo jurídico consistiría en estructurar la información que no figura en las bases de datos convencionales, los textos de las sentencias, por ejemplo, para que también sean útiles.

Ustedes dirigen el programa ejecutivo de ciencia de datos y transformación digital en la CUNEF. ¿En qué consiste?

Se trata de formar a los alumnos para ser data translator, una nueva profesión con mucho futuro, porque todas las compañías van a necesitarlo.

El data translator es la figura que traduce y comunica lo que dicen los datos.

¿Qué hace exactamente esta figura?

El tema es que los científicos de datos somos un poco friquis y nos gusta trabajar con ellos, pero no participar en la gestión del negocio, por eso se necesita alguien que comunique nuestro trabajo.

El data translator en el contacto entre los expertos de la ciencia de datos y los dirigentes de la compañía o del despacho o de la empresa, es la figura que traduce y comunica lo que dicen los datos.

¿Si los datos se están convirtiendo en oro, qué conseguimos los ciudadanos que los proporcionamos de manera más o menos inconsciente?

Recibir cosas a cambio sin pagar por ello. Por ejemplo, el WhatsApp es gratis porque utiliza nuestra información, nuestro perfil y luego la vende, pero siempre legalmente.

En muchos juegos y aplicaciones gratuitos nos piden permiso para utilizar nuestros datos. Otra cosa es que sea un precio justo.

Si la ciencia de datos no es una moda, sino el próximo escalón en la evolución empresarial ¿Cuáles serían los pasos siguientes para las corporaciones?

En primer lugar, deben organizar de forma adecuada sus bases de datos. Luego tener alguien o un equipo de personas con formación digital, pero de verdad, y en tercer lugar empezar a tomar decisiones basadas en los datos, no por intuición o experiencia, como hasta ahora.

En un despacho de abogados, por ejemplo, a la hora de presentar una demanda no vale la experiencia previa, sino la predicción basada en datos previos, lo que se llama jurimetría y, dependiendo de los modelos, tiene un alto porcentaje de acierto, en algunos casos hasta un 85 ó 95%, que es muchísimo.

¿Y cuál sería su utilidad para los jueces?

Le serviría para no tener que leer tanto, por ejemplo, porque podrían analizar la demanda, sus relaciones con otras demandas o con otras sentencias, de manera mucho más rápida que a través de las tradicionales búsquedas de jurisprudencia.

Nosotros tomamos una frase, su semántica y su intención y hacemos minería de datos entre todos los documentos relacionados para elaborar un resumen claro de todo ello, relacionándolo y explicándolo.

¿En la ciencia de datos ya no tiene cabida el factor sorpresa?

Al contrario, el factor sorpresa nos encanta porque es el más informativo, Los modelos van modificándose continuamente con nueva información y es precisamente lo inesperado lo que más le enseña al modelo.

¿Cómo frenar la política ocultista de muchas corporaciones multinacionales a la hora de utilizar los datos de sus usuarios?

En España tenemos una ley de protección de datos, transposición de una directiva europea, que es la más severa que hay. Pero afortunadamente hay muchísima información, muchos datos que son abiertos para todo el mundo, con los que se puede trabajar dentro de la legalidad.

Alquimia profundiza en los aspectos empresariales de los datos estadísticos, éticos y políticos, legales y tecnológicos, y abre la puerta al nuevo avatar de nuestra especie: el Homo Algorithmus. ¿Qué será del Homo sapiens?

Pensamos que vamos a evolucionar de manera que seremos nosotros mismos los que tengamos los algoritmos. Seremos capaces de hacer lo que hacen las máquinas, porque estaremos conectados a ellas de forma sencilla, con un chip o algo por el estilo, ese es el futuro.

Ahora es todo con tarjeta, o con móvil, en un futuro será un chip.

¿Dicen ustedes que seremos superinteligentes  y casi inmortales?

Como decimos en el libro, es la muerte de la muerte, tendremos vidas mucho más largas pero espero que no seamos inmortales.

Vaticinan un futuro en el que las personas se conformarán con “algo de libertad”. ¿Creen que la perspectiva resulta atractiva?

El límite tendremos que ponerlo nosotros. Se nos facilitarán muchos las cosas, pero en los extremos sucederán cosas como lo que pasa ya en China, con el control masivo de la población en base al reconocimiento facial.

¿El algoritmo tiene ética?

El que le proporcione su científico de datos.

¿Cuáles son para ustedes los retos éticos de esta revolución?

Uno fundamental es acabar con las diferencias de género y de raza. También en la obtención de datos, que sea con consentimiento. Nosotros defendemos el open data, los datos abiertos y públicos. La ciberseguridad, para evitar el robo de datos, también será muy importante.

Por último: ¿Ustedes han mutado ya en Homo Algorithmus?

Por desgracia todavía no, pero este mundo va muy rápido, tal vez no lo veamos nosotros, pero nuestros hijos, seguro que sí.

Juan Manuel Zafra es doctor en Economía y actuario. Trabaja como profesor en el CUNEF, donde codirige el Máster en Data Science para Finanzas y el Programa Ejecutivo de Data Science y Transformación Digital.

Está especializado en el tratamiento de datos y su posterior análisis en los sectores financiero, asegurador, turístico y del automóvil, así como en la aplicación de técnicas de ciencia de datos a las ciencias sociales.

Ricardo A. Queralt, por su parte,es doctor en Economía Cuantitativa y profesor de métodos cuantitativos. En la actualidad imparte docencia en el CUNEF, donde codirige con López Zafra el Máster en Data Science para Finanzas y el Programa Ejecutivo de Data Science y Transformación Digital.

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