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Hace 1d

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Vivimos bajo la promesa de que los datos nos conducirán a la tierra prometida. De unos años para acá pocos aspectos han generado tanta expectativa entre quienes andan a la caza de dar con un negocio rentable. Los datos se convierten en el maná que alimenta la competitividad del presente. Da igual en torno a qué se puedan extraer; lo que importa es que a partir de ellos identificaremos oportunidades capaces de ser traducidas en propuestas de valor realmente memorables. Así que: ¡Más madera! ¿Qué problema hay entonces?

Me temo que se ha instaurado un entusiasmo preocupante en torno a los datos que puede conducir a malas prácticas. En primer lugar, para obtenerlos. En segundo lugar, para tratarlos. Y, en tercer lugar, para interpretarlos. Así que vamos por partes.

El primer problema está en que los métodos de extracción resulten invasivos o que no tengan en cuenta la actual sensibilidad de los humanos a que jueguen con nuestros datos. No es lo mismo obtener un dato de una máquina que hacerlo de una persona. La sensórica promete saber (casi) todo lo que acontece en torno a un artefacto. Ahí la pelea estará seguramente en cuanto a la propiedad de los datos. Una transición bastante lógica puede ser la que conduce de la venta al renting. El objetivo: asegurar que los datos son de quien provee la máquina y no de quien la usa. Sin embargo, cuando los datos tienen que ver con las personas, aparece el delicado mundo de la ética. Y esto es serio, muy serio. Si vamos a conseguir datos de personas, necesitaremos su consentimiento y también informar de qué datos se van a obtener, de qué forma y para qué objetivo.

Un segundo problema tiene que ver con el tratamiento. Los avances en la capacidad de procesamiento de los datos nos van a disparar propuestas a una velocidad nunca antes conocida. Es muy fácil dejarse deslumbrar por cualquier software Big Data que nos traduce la magia del dato a gráficos que proponen correlaciones y todo un inmenso elenco de estadísticos de diverso tipo. Detrás de la cantidad, antes imposible de analizar, emergen patrones que muestran una nueva verdad. Y aquí, en la ceguera de dejar que sean solo métodos cuantitativos, puede aparecer otro de los grandes nubarrones. Convendría añadir también métodos cualitativos para que el tratamiento fuera más fiable.

Pero todo lo anterior termina en la interpretación. Hay que tomar decisiones y de nuevo la ética arremete en este paso final y definitivo. ¿Traducimos directamente la correlación a un esquema más humano de causa-efecto? Esto sí que es andar en el filo de la navaja. ¿Debemos tomar decisiones porque la verdad de los datos dice que "cuando A, entonces B" o hay que hurgar en razones? ¿Correlaciones como nueva vara de medir la calidad de las modernas decisiones humanas? Me sale sarpullido solo de pensarlo.

Los tres problemas anteriores se solucionan con más humildad y una visión humanista del dato. No hay otra manera. Nos hemos dotado de una brutal capacidad de extracción, tratamiento e interpretación de los datos. Pero no dejan de ser medios para un fin. Elevar a la categoría de fin lo que no es sino una herramienta es un asunto muy delicado. No podemos renegar de la potencia de los datos, pero debemos insistir en que siguen siendo humanos quienes pilotan la nave. El coche autónomo (nos sirve el ejemplo) es sobre todo un problema ético: los datos deberán pasar a un "sistema humano" en determinado momento, ante decisiones que solo los humanos deberíamos de tomar.

Dejar que los sistemas de autopiloten en automático porque los datos proporcionan la seguridad del mejor rendimiento posible abre un futuro tenebroso. Los seres humanos nos distinguimos de otros animales por nuestra capacidad de desarrollar tecnologías. Pero cuidado con no entender nuestros límites. Es el momento de hablar de ética en el manejo de datos. Cuanto más y cuanto antes, mejor.

La imagen es de Thomassin Mickaël en Flickr.

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