Mi columna de esta semana en Expansión se titula “La era de las máquinas” (pdf), y está muy inspirada en todos los desarrollos que estoy teniendo la oportunidad de ver y sugerir en mi colaboración con BigML, una startup dedicada al machine learning radicada en Corvallis, Oregon que sin duda es uno de los temas más fascinantes en los que estoy metido. Durante el ya casi un año que llevo en contacto con la empresa he tenido tiempo de ver hasta qué punto este tipo de herramientas de machine learning están pasando de requerir aplicaciones complejas y personal experto, a convertirse en algo accesible a prácticamente cualquiera con interés por el análisis de datos. Si tienes una mínima afinidad con el tema, estoy convencido de que tiene un muy elevado potencial de desarrollo futuro.
El proyecto que cito en la columna, en el que utilizamos machine learning para ser capaces de discriminar perfiles sociales entre genuinamente humanos o generados por bots en función de sus características y actividad no deja de tener su punto simpático por lo que conlleva casi de “duelo entre máquinas por ver cuál es más inteligente”, pero estamos también trabajando en cuestiones como el desarrollo de funciones predictivas de temas tan interesantes como la viralidad en función de las características de una actualización, y otras cuestiones relacionadas con la web social (no solo es muy interesante trabajar con datos extraídos de la web social, sino que además tiene el detalle de que muchos de ellos son relativamente sencillos de extraer).
Pero lo que verdaderamente me tiene fascinado es hasta qué punto muchas de las decisiones que hoy tomamos las personas acabarán siendo tomadas por máquinas convenientemente dotadas de los modelos adecuados: en un entorno en el que los datos se generan de manera constante y absolutamente masiva, la superioridad potencial de esas decisiones empieza a parecerse al dilema del coche sin conductor: no solo es que libere al humano de una tarea, sino que además, lo hace mucho mejor, porque es capaz de recopilar mucha más información del entorno a través de sensores de mucha más calidad, y termina por dar lugar a una conducción mucho más fiable y segura. Si quieres comprobar que no hablamos de ciencia-ficción ni solo de automóviles, puedes leerte este artículo de anteayer en Forbes, “Tomorrow’s recruitment: big-data robots bring better hires”, y dedicarte a imaginar cómo te vas a sentir cuando las decisiones de contratación de trabajadores humanos las tome directamente una máquina. Una máquina, decidiendo si te contrata o no, o a quien contratas en tu empresa, y tomando la decisión mejor que un ser humano. Ahí lo dejo.
A continuación, el texto completo de la columna:
La era de las máquinas
El desplazamiento a la red de muchas actividades humanas ha dado lugar a un entorno enormemente rico en información. En la red, todo lo que hacemos queda reflejado en algún fichero, lo que genera enormes cantidades de datos susceptibles de ser analizados.
¿Qué tesoros guardan esos datos? Las empresas, por ejemplo, esperan que el análisis detallado de esos datos les permita entender procesos que, tradicionalmente, solo han podido explicarse recurriendo a la intuición. Pero hablamos de datos complejos y heterogéneos: transacciones, relaciones directas con la empresa, interacciones en redes sociales, características sociodemográficas o comportamentales… muy difíciles de analizar.
Lo más interesante en este panorama proviene del llamado machine-learning: máquinas capaces de analizar datos, convertirlos en modelos, y aplicarlos a tareas tales como la predicción, la verificación, etc. Ahora mismo, por ejemplo, estamos utilizando machine-learning para analizar patrones en perfiles en redes sociales que permitan clasificarlos como genuinos y pertenecientes a una persona o, por el contrario, falsos y creados por un robot. No deja de ser irónico: utilizar la inteligencia de una máquina para cazar a otras máquinas que pretendían engañarnos.
El machine-learning era, tradicionalmente, un terreno complejo, propio de expertos que manejaban herramientas especializadas. El reto es reducir las barreras de entrada a este campo: pronto, muchas de las decisiones en las empresas estarán basadas en análisis llevados a cabo por máquinas. Predicciones, comportamientos, evolución de variables en escenarios complejos… la máquina está mucho más preparada que la mente humana para esas tareas. Del mismo modo que la gran mayoría de las transacciones en los mercados ya las hacen máquinas, los automóviles con menos accidentes son los que conduce una máquina, o el mejor jugador de ajedrez o de un popular concurso televisivo es una máquina.
¿Qué haremos cuando mucho de lo que hoy hacemos lo haga mejor una máquina? Es un análisis complejo. Tendremos que preguntárselo a una máquina.
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