Big data herramienta para una empresa sostenible, responsable y eficiente

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Enterprise 2020

Este artículo forma parte de una serie de textos divulgativos que desde Forética se publicarán con el objetivo de profundizar en los aspectos éticos, sociales y ambientales de la transformación tecnológica, dar a conocer los retos y oportunidades que ofrece el futuro del trabajo y analizar cómo las empresas líderes incorporan la tecnología, considerando en sus decisiones criterios éticos y maximizando los impactos positivos, tanto ambientales como sociales. Unos textos que se enmarcan dentro del proyecto Enterprise 2020. Futuro del trabajo

Debatimos sobre los robots que están alterando el futuro del trabajo. Hablamos sobre las capacidades crecientes de la inteligencia artificial. Esperamos que la cuarta revolución industrial alcance un modelo de producción más sostenible y eficiente. Casi todo lo que tiene que ver con futuro y tecnología está relacionado con un elemento transversal: los datos.

Los más de 4.000 millones de internautas que hay en el mundo envían millones de emails cada día y hacen miles de millones de preguntas a Google. Cada segundo que pasa, se mueven a través de internet más de 65.000 GB de información. Los usuarios y las máquinas conectados a la red dejan un rastro cada vez mayor. Desde registros de compra hasta datos de geolocalización, el análisis de esta información creciente conlleva grandes oportunidades y, también, importantes responsabilidades.

¿Qué es big data y cómo afecta a la empresa?

Todo lo que tiene que ver con la gestión y el análisis de esta cantidad ingente de información puede considerarse big data. De forma más técnica, big data se define como grandes conjuntos de datos cuyo volumen, variabilidad y velocidad dificultan su gestión mediante tecnologías convencionales. A estas tres Vs se le añade, además, una cuarta, el valor. Y es que el potencial disruptivo del big data es elevado.

Para la consultora Gartner, big data se define como un conjunto de activos de información de alto volumen, alta velocidad y gran variedad que “demandan formas de procesamiento de información innovadoras y rentables y que permiten mejorar la visión y la toma de decisiones de la compañía, así como avanzar en la automatización”. De entre todos los cambios tecnológicos en los que estamos inmersos, el big data se encuentra entre los que tienen mayor potencial y están más implantados.

“Cuatro avances tecnológicos específicos, internet móvil de alta velocidad, la inteligencia artificial, la adopción generalizada de análisis de big data y la tecnología en la nube dominarán el el período 2018-2022 como impulsores positivos de la economía”, señala el informe ‘The Future of Jobs 2018‘ del World Economic Forum. De hecho, el 85% de las empresas participantes en este estudio habrá integrado tecnologías de big data en sus procesos antes de 2022.

En líneas generales, según señala McKinsey en el informe ‘Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity’, la tecnología de big data o el análisis de grandes conjuntos de datos, se está convirtiendo en un aspecto clave de la competitividad de las empresas, el aumento de la productividad y el crecimiento, la innovación y la satisfacción del consumidor. Además, los datos son el combustible que alimenta la inteligencia artificial y el machine learning, claves también para lograr un futuro más eficiente y sostenible.

Los grandes desafíos del big data

Desde el comercio minorista hasta la industria pesada, pasando por el sector de la salud, los seguros o la banca, no hay industria que no pueda beneficiarse de la inteligencia de los datos. Sin embargo, como señalan desde el Comité Económico y Social Europeo en el whitepaper ‘The ethics of Big Data’, las oportunidades potenciales corren el riesgo de ser superadas por los riesgos de gestionar datos delicados, personales y, en muchos casos, confidenciales. Estos son los desafíos éticos de la tecnología de big data.

Lograr que el beneficio alcance a todos. Los datos los producen las personas y los dispositivos usando plataformas y redes que son, casi siempre, de carácter privado. Es decir, son algunas empresas (sobre todo, operadoras de telecomunicaciones y tecnológicas) las que tienen acceso de primera mano a los datos. Sin embargo, las organizaciones sin animo de lucro o los organismos públicos pueden y deben beneficiarse del poder de los datos. Asegurar que la información esté disponible de la forma más amplia posible tiene que ser una prioridad, como señala el artículo ‘We need to unlock big data for the many, not just the few’ de World Economic Forum.
Proteger la privacidad de las personas. Cada vez se construyen más modelos de negocio alrededor de las oportunidades del big data. De la banca a los seguros, de la publicidad a la producción de tecnología, las herramientas de análisis permiten colocar al cliente en el centro del desarrollo, generando productos y servicios en función de sus necesidades y aspiraciones concretas. Sin embargo, la barrera del anonimato y la privacidad no debe saltarse nunca, como señala Josep F. Valls, profesor de marketing en ESADE, en el artículo ‘El Big Data y los consumidores’. Proteger la privacidad contribuirá a que las personas confíen en las empresas y las plataformas; una confianza que, en la actualidad, atraviesa una profunda crisis. En los últimos meses, se han aprobado una serie de legislaciones para defender dicha privacidad. En el caso europeo, desde el 25 de mayo está en vigor el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Reducir la discriminación y los sesgos. El big data es la base sobre la que se construye la automatización y se desarrolla la inteligencia artificial. Si vamos a dejar que las máquinas tomen decisiones, tenemos que asegurar que estas sean neutrales. Sin embargo, como se ha visto de forma recurrente, los propios datos contienen sesgos. “Existe un potencial de sesgo incorporado que conduce a la discriminación en las aplicaciones y servicios, por ejemplo, al calcular las primas de seguros o evaluar las solicitudes de empleo”, señalan desde la Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea. Para evitarlo, la colaboración y la transparencia entre científicos de datos, ingenieros informáticos y legisladores debe ser total.
Resolver el futuro del trabajo. La automatización y la inteligencia artificial impactan también en un elemento clave en nuestras sociedades: el trabajo. Según el informe de McKinsey ‘Workforce Transition in a Time of Automation‘ en la próxima década desaparecerán entre 75 y 375 millones de empleos tradicionales. En ‘The Future of Jobs‘, del World Economic Forum, se predice la creación de 133 millones de nuevos empleos. El big data será clave en ambos aspectos. Y es que mientras la automatización está poniendo patas arriba el mercado laboral, la demanda de data scientist y otros perfiles analíticos se ha disparado.

Las oportunidades éticas y medioambientales de los datos

Además de los beneficios estrictamente empresariales, como la reducción de costes, la automatización, la personalización de productos o la mejora en la toma de decisiones, el big data tiene el potencial de construir una economía más transparente, eficiente, justa y sostenible.

Transparencia. Desde el funcionamiento interno de las empresas hasta la gestión de nuestras sociedades, el análisis de datos permite alcanzar altos niveles de transparencia. “En un mundo ideal, la transparencia debe aplicarse a todas las etapas del trabajo con datos. Las partes implicadas deben estar informadas sobre los fines de los datos capturados, cómo se recopilan, almacenan, transfieren o procesan. También se les debe informar sobre la forma en que se analizarán los datos si algún tercero participa en el procesamiento de datos. Los usuarios deben recibir garantías claras de que los datos no se venderán ni se transferirán a otras instituciones o entidades legales sin el consentimiento adecuado”, señala el paper ‘Big data and the emerging ethical challenges’.
Eficiencia en el uso de recursos. A nivel industrial, el análisis de big data permite una producción mucho más precisa y ajustada a la demanda real, lo que a su vez conlleva la reducción de excedentes. Esto tiene un impacto directo en el uso eficiente de recursos y, por lo tanto, en la huella medioambiental de las empresas.
Sostenibilidad y economía circular. El uso del big data y la inteligencia artificial contribuye también a la sostenibilidad de la industria y la economía. Por un lado, permite medir (y hacer predicciones) de forma precisa sobre el impacto de las actividades humanas en el medio ambiente. Por otro, la gestión inteligente basada en datos de la red energética posibilita una mejor integración de las energías renovables. Su aplicación en el sector utilities hace posible una gestión eficiente de servicios como el agua, las comunicaciones o la gestión de residuos. Todo esto implica, además, nuevos pasos hacia modelos productivos sostenibles y la construcción de una economía circular.
Mejora de la responsabilidad social corporativa. A nivel de responsabilidad empresarial o RSC, la tecnología de big data permite gestionar la información de forma diferente. Las autoridades pueden monitorizar aspectos relevantes como emisiones o respeto a los derechos humanos, las marcas pueden poner en valor sus esfuerzos de sostenibilidad y los analistas pueden perfeccionar sus predicciones.