El gran impacto del Big Data y la IA en la transformación de sectores como banca, industria y salud
Expertos participantes en el Big Data Congress han coincidido hoy en señalar el gran impacto del análisis masivo de datos combinado con la Inteligencia Artificial en la transformación de todos los sectores económicos y han expuesto ejemplos de su aplicación en la banca, la industria y la salud, donde se han introducido nuevos servicios que permiten optimizar recursos, llevar a cabo innovaciones como el mantenimiento preventivo o hacer recomendaciones personalizadas.
Según el matemático e ingeniero Enrique Mora, Artificial Intelligence Solution Architect de Nestlé, "la mayor aceptación de la Inteligencia Artificial por parte de la sociedad", provoca que "sectores tradicionalmente menos digitales, como la banca o la industria, también se estén abriendo a una transformación más profunda", en un contexto en el que "los modelos basados en aprendizaje automático están ofreciendo servicios que hasta hace poco se veían casi imposibles".
"Los datos, por sí mismos, son extremadamente importantes, pero es lo que somos capaces de hacer con ellos lo que da el punto diferenciador", ha manifestado Mora, en la segunda sesión del Big Data Congress, organizado por el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, una iniciativa liderada por el centro tecnológico Eurecat, con el apoyo de Oracle, la Generalitat de Catalunya y el Ayuntamiento de Barcelona.
La Inteligencia Artificial "tiene un impacto enorme en la economía de datos", ha expuesto el matemático, para quien "cualquier pronóstico a años vista va a ser superado, sin duda, por la realidad", dada la cantidad de avances y publicaciones relacionados con estas tecnologías.
Abundando en el efecto del Big Data en el mundo de los negocios, el profesor de la Northeastern University y CTO de la compañía NTENT, Ricardo Baeza-Yates, ha señalado que el análisis de grandes volúmenes de datos "permite que las grandes empresas puedan optimizar globalmente sus recursos, predecir el comportamiento de sus clientes o incluso hacer mantenimiento prescriptivo antes de que fallen sus máquinas".
Sin embargo, "las compañías que tienen más datos tienen ventajas sobre las que tienen pocos, que son la mayoría de las empresas, las medianas y pequeñas", por lo que "no sólo tenemos que preocuparnos de los datos masivos, sino también de los datos pequeños o small data", ha recalcado.
Para evitar esta asimetría, en su opinión, es necesario que "haya un desarrollo importante en aprendizaje automático para pocos datos, lo que permitirá hacer la transformación realmente global".
Aparte de Internet "donde la transformación ya existe hace tiempo", los otros dos sectores que más están aprovechando esta transformación son el sector financiero, con las Fintech, y el sector salud, con la medicina de servicios y personalizada, ha afirmado.
Discriminación en la toma de decisiones algorítmicas
La segunda jornada del Big Data Congress ha contado también con la intervención del responsable de investigación de Sistemas en Red en el Instituto Max Planck de Sistemas de Software y profesor de la Universidad de Saarland, Krishna Gummadi (foto), que ha hablado sobre la mejora de la equidad y de la transparencia de la toma de decisiones por parte de máquinas.
Según ha expuesto, la toma de decisiones algorítmica, fundamentada en el aprendizaje automático, se utiliza cada vez más para ayudar o reemplazar la toma de decisiones humanas en una variedad de campos que van desde la banca, la contratación o el periodismo, lo que abre un debate sobre posibles injusticias y sobre la manera de volver a diseñar mecanismos para evitarlo.
Big Data Awards
Durante la última jornada del Big Data Congress se han entregado los premios correspondientes a la cuarta edición los Big Data Awards, patrocinados por Oracle, con el objetivo de reconocer las tesis doctorales y proyectos de máster o posgrado relacionados en Big Data y Data Analytics con más impacto socioeconómico y con mayor innovación tecnológica.
Los ganadores de este año han sido el proyecto "Describing Socializing, Eating and Sedentary Lifestyle Patterns from Egocentric Images", de Pedro Herruzo, Laura Portell y Alberto Soto, en la categoría de proyecto final de máster o posgrado, y "Temporal Graph Mining and Distributed Processing", de Rohit Kumar, en la modalidad de tesis doctoral, dotados con 1.000 y 1.500 euros, respectivamente.
La última sesión del Big Data Congress ha abordado asimismo cuestiones relacionadas con la infraestructura y arquitectura informática, a través de la visión de Jaume Lluch, Business Intelligence Manager del Ayuntamiento de Barcelona, y Javier Berdonces, responsable de Alta Tecnología y Arquitectura para Sector Público en Cataluña de Accenture; Juan Luis Alarcón, Solution Manager de Dominion Digital; David Bordas, Big Data Tribe Lead de Minsait, y Ferran Galí, Lead Data Engineer de Trovit.
El congreso ha repasado además las últimas tendencias a nivel algorítmico a través de la exposición de cuatro casos diferentes, a cargo de Daniel Ruiz, cofundador y CTO de Zeelo, y de Pierdomenico Fiadino, Data Science Lead de Zeelo; Giovana Gavidia, Data Scientist de eHealth de Eurecat, Herman Vissia, CEO de ByeleX BV, y Enrique Mora, Artificial Intelligence Solution Architect de Nestlé.
En palabras del director del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, Marc Torrent, que dirige también la Unidad de Big Data & Data Analytics de Eurecat, la gran acogida del congreso, que ha mantenido su récord de asistentes con más de 1.500 inscritos, es una muestra del "buen posicionamiento de Barcelona en el ecosistema innovador y, especialmente, de la nueva economía de los datos". En los últimos años, ha resaltado, la ciudad "ha actuado como un polo referente y tractor en este ámbito, con centros de referencia a nivel mundial de compañías como Nestlé, Sanofi, Zurich o Amazon".
El Big Data Congress cuenta con el respaldo del Departamento de Políticas Digitales y Administración Pública de la Generalitat de Catalunya, del Ayuntamiento de Barcelona, a través de Barcelona Activa, de CaixaBank y de la compañía de Indra Minsait. También tiene el apoyo de Clearpeaks, Datknosys, Dominion Digital-Huawei y Esade como Patrocinadores Silver y de Capside, Datahack, Grupo ICA, KSchool y Trovit como Patrocinadores Bronce.
