El big data necesita (más que) matemáticos
VIGO
«Los procesos algorítmicos y las técnicas de inteligencia artificial ya han comenzado a sustituir importantes actividades humanas, como la toma de decisiones»
03 feb 2019 . Actualizado a las 05:00 h.El científico de la computación Michael Lesk predijo en 1997 que solo tres años después, en el año 2000, habría suficiente espacio de almacenamiento para registrar en datos casi toda expresión de la actividad humana. También auguró que los humanos seríamos incapaces de examinar tal cantidad de información y que necesitaríamos sistemas automáticos que nos indicasen incluso qué partes de esa información merecerían el «preciado recurso de la atención humana». Profecía (¿auto?)cumplida.
Los procesos algorítmicos y las técnicas de inteligencia artificial ya han comenzado a sustituir importantes actividades humanas, como la toma de decisiones. Por supuesto, estos sistemas no caen del cielo. Los creamos los humanos. Esto da una gran oportunidad a los matemáticos para multiplicar sus posibilidades de inserción laboral.
Datos recientes de la Encuesta de Población Activa del INE sitúan a los (en concreto a los) matemáticos como aquellos titulados superiores con menos tasa de paro en España. Las empresas tecnológicas, la banca o las finanzas, entre muchos otros sectores, necesitan matemáticos en sus plantillas. Sin duda, es algo a celebrar.
Diría que Matemáticas es una de las carreras universitarias más duras. Exige ser enormemente constante en el estudio, pero además una extraordinaria capacidad de abstracción para comprender conceptos complejos, que no se apoyan en realidades tangibles. Es algo así como una Filosofía de los números. Y no soy muy original si digo
que el sistema educativo no es especialmente hábil para entrenarnos en este tipo de aprendizajes. Quizás por eso, el mundo de los números es particularmente inaccesible a una gran parte de la ciudadanía. Y tal vez también por eso, quien lo conquista se aleja, a veces, de la realidad social que los números representan cuando se aplican a casos concretos.
Los modelos matemáticos aplicados al análisis de datos masivos manejan variables relativas a la vida de las personas. Por eso, hay que ser especialmente cuidadosos con no perdernos en el afán de resolver la ecuación, sopesar primero cuáles serán sus implicaciones sociales y trabajar para que todo el proceso sea comprensible y accesible al conjunto de la ciudadanía.
Es un reto que requiere que el trabajo de los perfiles más técnicos se complemente con el trabajo de otros, más sociales, para conseguir que la innovación y la investigación basada en datos sea justa y responsable y contribuya a alcanzar objetivos definidos entre todos (¡y todas!) para el bien común.
Sara Suárez-Gonzalo. Investiga el impacto social del fenómeno Big Data y la cultura algorítmica. Está especialmente interesada en el valor de la privacidad y de la libertad para proteger los datos personales frente a su explotación masiva.