inteligencia artificial

Las nuevas tecnologías están cambiando el mundo en el que vivimos. Cambia la sociedad, cambia la economía, y con ello, los puestos de trabajo. La incorporación de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Internet de las Cosas están impulsando la demanda de nuevos perfiles profesionales que hace una década ni siquiera concebíamos. A ello hay que sumar las posibilidades de automatizar tareas actualmente desarrolladas por humanos, ejecutándolas de manera más rápida y eficiente, lo que lleva a algunos profesionales a pensar que su puesto de trabajo puede peligrar. Dar respuesta a esta situación es uno de los grandes retos que tenemos por delante.

De acuerdo con el informe It´s learning. Just not as we know. How to accelerate skills acquisition in the age of intelligent technologies, realizado por G20 Young Entrepreneurs’ Alliance y Accenture, si no se desarrollan las habilidades necesarias para este cambio, las economías de los países del G20 podrían perder hasta 11,5 billones de euros en el crecimiento acumulado del PIB en los próximos diez años.

Pero este cambio no es sencillo. No se trata solo de la aparición de nuevas profesiones y la desaparición de las viejas, sino de la evolución de los roles tradicionales. De acuerdo con el estudio, el 90% del tiempo de cada trabajador se verá afectado por las nuevas tecnologías. Tomando la media de todos los sectores, el 38% del tiempo laboral lo dedicamos actualmente a tareas que serán automatizadas, mientras que el 51% son actividades que podrán ser “mejoradas”,  utilizando nuevas tecnologías que nos ayuden a aumentar nuestras habilidades. En definitiva, la solución no es solo formar a más ingenieros o analistas de datos, ya que incluso estos perfiles tendrán que evolucionar para adaptarse a un futuro que está más próximo de los que parece.

Para conocer cómo va a afectar este cambio a los distintos perfiles profesionales, el informe lleva a cabo un análisis de las tareas y habilidades necesarias para realizar los trabajos actuales, determinando cómo van a evolucionar en el futuro. Para facilitar el análisis, se han agrupado las profesiones en torno a 10 roles distintos. El siguiente cuadro muestra el resultado del estudio:

Los resultados muestran cómo algunas habilidades, como la gestión administrativas, disminuirán en importancia. Sin embargo, para casi todas las funciones descritas en la tabla anterior, será necesaria una combinación de habilidades de razonamiento complejo, creatividad, inteligencia socioemocional y percepción sensorial.

El problema es que este tipo de habilidades se adquieren con la experiencia. Los sistemas actuales de educación y aprendizaje, tanto reglado como corporativo, no están pensados para abordar esta revolución en la demanda de habilidades, por lo que va a ser necesario que ellos también evolucionen. Para facilitar esta transición, el informe proporciona una serie de recomendaciones:

• Impulsar el aprendizaje experiencial: La enseñanza se ha basado tradicionalmente en un modelo pasivo, consistente en absorber el conocimiento escuchando o leyendo. Sin embargo, cada vez cobra más fuerza el aprendizaje experimental, es decir, a través de la aplicación práctica de los conocimientos. Sería el caso de los pilotos de avión, que aprenden a través de programas de simulación de vuelo. Las nuevas tecnologías, como la realidad aumentada o la inteligencia artificial, ayudan a que estas soluciones basadas en la experiencia sean más personalizadas y accesibles, abarcando un mayor número de sectores y puestos de trabajo.

• Mover el foco de la organización a los individuos: En un equipo de trabajo es habitual que existan personas con distintas capacidades y habilidades, de tal forma que se complementen, pero, como hemos visto, también es necesario poner un mayor énfasis en ampliar la variedad de habilidades de cada trabajador individual, incluyendo nuevas habilidades como las capacidades de creatividad e inteligencia socioemocional. El sistema actual no potencia el aprendizaje de estas materias, por lo que es necesario diseñar métricas e incentivos que fomenten la mezcla de habilidades en cada persona.

• Apoyar a los trabajadores más vulnerables: El aprendizaje debe ser accesible para todos, para así poder cerrar la brecha de habilidades que existe actualmente. De acuerdo con el estudio, y de manera general, los trabajadores más vulnerables al cambio tecnológico son los menos cualificados, debido a que sus puestos de trabajos  suelen ser más fáciles de automatizar. Sin embargo, también suelen ser los que menos formación reciben por parte de la empresa, algo que debe cambiar. Otros colectivos a los que es importante prestar atención es a los trabajadores de mayor edad y a los de empresas pequeñas, con menos recursos. Cada vez más empresas recurren a cursos modulares y gratuitos, tipo MOOC, para facilitar la adquisición de habilidades de manera igualitaria entre toda la plantilla. Además, algunos gobiernos, como el de Francia o Singapur, están proporcionando ayudas a la formación.

En definitiva, estamos en un momento de cambio, en el que es necesario pararse a reflexionar sobre cómo va a cambiar nuestro entorno laboral para poder adaptarnos a ello, adquiriendo nuevas habilidades que nos aporten ventajas competitivas en nuestro futuro profesional.

En las políticas que está impulsando la Unión Europea se ha planteado la existencia de una íntima conexión entre la inteligencia artificial y los datos abiertos. A este respecto, como se ha destacado, los datos abiertos son esenciales para el correcto funcionamiento de la inteligencia artificial, ya que los algoritmos han de ser alimentados por datos cuya calidad y disponibilidad resulta imprescindible para su continua mejora y, asimismo, para auditar su correcto funcionamiento.

La inteligencia artificial conlleva un incremento de la sofisticación en los tratamientos de los datos, ya que requiere de una mayor precisión, actualización y calidad de los mismos que, por otro lado, han de ser obtenidos de fuentes muy diversas para incrementar la calidad del resultado final de los algoritmos. Asimismo, el hecho de que los tratamientos se realicen de forma automatizada y deban ofrecer respuestas precisas de manera inmediata ante circunstancias cambiantes supone una dificultad añadida. Se precisa, por tanto, una perspectiva dinámica que justifica la necesidad de que los datos no sólo se ofrezcan en formato abierto y legible por máquinas, sino también con los niveles más elevados de precisión y desagregación.

Esta exigencia adquiere una especial importancia por lo que se refiere a la accesibilidad de los datos generados por parte del sector público, sin duda una de las principales fuentes de donde se nutren los algoritmos debido tanto al elevado número de conjunto de datos disponibles como, asimismo, por el especial interés de las materias a las que se refiere su actividad, en especial los servicios públicos. En este sentido, al margen de la necesidad de superar las insuficiencias del marco legal vigente en cuanto al limitado alcance de las obligaciones que se imponen a las entidades públicas, resulta conveniente valorar en qué medida las condiciones jurídicas en que se ofrecen los datos sirven para dinamizar el desarrollo de aplicaciones basadas en la inteligencia artificial.

Así, en primer lugar, el artículo 5.3 de la Ley señala con rotundidad que “no podrá exigirse a las Administraciones y organismos del sector público que mantengan la producción y el almacenamiento de un determinado tipo de documento con vistas a su reutilización”. Teniendo en cuenta esta previsión legal, las referidas entidades pueden apoyarse en la inexistencia de una obligación de garantizar indefinidamente el suministro de los datos. También en la limitación de responsabilidad que contemplan algunas disposiciones al afirmar que el uso de los datos se realizará bajo la responsabilidad y riesgo de los usuarios o agentes de la reutilización o, incluso, la exoneración por cualquier error u omisión que venga determinado por la incorrección de los propios datos. Ahora bien, se trata de una interpretación cuyo efectivo alcance en cada caso concreto ha de contrastarse con la exigente regulación europea en la materia por lo que se refiere al alcance de las obligaciones y las vías de tutela, en particular tras la reforma que tuvo lugar en el año 2013.

Más allá de un planteamiento basado en el estricto cumplimiento normativo desde una interpretación restrictiva, lo cierto es que la necesidad de ofrecer políticas de apertura de datos del sector público para hacer frente a las singulares exigencias de la inteligencia artificial precisa de una aproximación proactiva que adopte una visión de mayor alcance. En este sentido, la interacción entre sujetos públicos y privados en contextos de mediciones y obtenciones sistemáticas de datos, continuamente actualizados a partir de conexiones generalizadas - como sucede en las iniciativas de ciudades inteligentes -, nos sitúa ante un escenario tecnológico donde las políticas activas de gestión contractual adquieren una especial importancia a fin de superar las barreras y dificultades jurídicas para su apertura. En efecto, en ocasiones los servicios públicos municipales son prestados con frecuencia por sujetos privados que se encuentran al margen de la normativa sobre reutilización y, además, los datos no siempre se obtienen de servicios u objetos gestionados por entidades públicas o con ocasión de actividades cuya gestión les corresponda; incluso a pesar del interés general subyacente en ámbitos como el suministro eléctrico, la prestación de servicios de telefonía y comunicaciones electrónicas o, incluso, los servicios financieros.

Por esta razón la iniciativa que puso en marcha la Unión Europea en 2017 adquiere una singular importancia desde la perspectiva de la inteligencia artificial, ya que pretende superar buena parte de las restricciones jurídicas actualmente existentes para la apertura de los datos. En el mismo sentido, la Estrategia española de I+D+I en Inteligencia Artificial, presentada recientemente por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, sienta como una de sus prioridades el desarrollo de un ecosistema digital de datos entre cuyas medidas destacan la necesidad de garantizar un uso óptimo de los datos abiertos, así como la creación de un Instituto Nacional de Datos encargado de la gobernanza de los datos procedentes de los diferentes niveles de la Administración Pública. Asimismo, en la misma línea de la iniciativa europea antes referida, entre otras medidas se plantea la necesidad de ampliar las obligaciones de apertura a ciertas entidades privadas y a los datos científicos, lo que sin duda tendría un impacto relevante para el mejor funcionamiento de los algoritmos.

La singularidad tecnológica que plantea la Inteligencia Artificial requiere, sin duda, un marco ético y jurídico adecuado, que permita hacer frente a los desafíos que conlleva. La nueva Directiva sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público recientemente aprobada por el Parlamento Europeo supondrá un decidido impulso para la inteligencia artificial en la medida que dicha iniciativa ampliará tanto los sujetos obligados como el tipo de datos que habrán de estar disponibles. Sin duda una medida ciertamente relevante, a la que seguirán otras muchas en marco de la estrategia de la Unión Europea sobre Inteligencia Artificial, una de cuyas principales premisas es asegurar un marco normativo adecuado para facilitar la innovación tecnológica desde el respeto a los derechos fundamentales y los principios éticos.

Contenido elaborado por Julián Valero, catedrático de la Universidad de Murcia y Coordinador del Grupo de Investigación “Innovación, Derecho y Tecnología” (iDerTec).

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Los asistentes  virtuales,  los algoritmos de predicción de compra o los sistemas de detección de fraude. Todos interactuamos en el día a día con tecnologías de  Inteligencia Artificial.

Aunque todavía queda mucho desarrollo por delante, no se puede negar el impacto que la Inteligencia Artificial tiene ya en nuestras vidas. Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (o IA) no nos referimos a robots con aspecto humanoide que piensen como nosotros, sino a una sucesión de algoritmos que nos ayudan a extraer valor de grandes volúmenes de datos de forma ágil y eficiente, facilitando la toma de decisiones de manera automática. Estos algoritmos necesitan ser entrenados con datos de calidad para que su comportamiento se adecúe a las reglas de nuestro contexto social.

Actualmente, la Inteligencia Artificial tiene un gran impacto en la cadena de valor de los negocios, y condiciona muchas de las decisiones que toman no solo las empresas sino también los individuos. Por ello es fundamental que los datos que utilicen no estén sesgados y que respete los derechos humanos y los valores democráticos.

La Unión Europea y los gobiernos de los distintos países están impulsando políticas en este sentido. Para ayudarles en este proceso, la OCDE ha desarrollado una serie de principios mínimos que deberían cumplir los sistemas de IA. Se trata de una serie de estándares prácticos y flexibles que puedan resistir el paso del tiempo en un campo en constante evolución. Estos estándares no son legalmente vinculantes, pero buscan influir en las normas internacionales y funcionar como base de las distintas legislaciones.

Los principios de la OCDE para la Inteligencia Artificial se basan en las recomendaciones desarrolladas por un grupo de trabajo integrado por 50 miembros expertos en IA, entre los que hay representantes de gobiernos y líderes de las comunidades empresariales, así como de la sociedad civil, académica y científica. Estas recomendaciones fueron adoptadas el 22 de mayo de 2019 por los países miembros de la OCDE.

Dichas recomendaciones identifican cinco principios complementarios basados ​​en valores para la administración responsable de la Inteligencia Artificial:

1. La IA debe beneficiar a las personas y al planeta impulsando el crecimiento inclusivo, el desarrollo sostenible y el bienestar.
2. Los sistemas de IA deben diseñarse respetando el estado de derecho, los derechos humanos, los valores democráticos y la diversidad, y deben incluir los mecanismos apropiados - como por ejemplo, permitir la intervención humana cuando sea necesario- para garantizar una sociedad justa y equitativa.
3. Debe existir una transparencia y divulgación responsable en torno a los sistemas de IA, para garantizar que las personas entiendan sus resultados y puedan desafiarlos.
4. Los sistemas de IA deben funcionar de manera sólida y segura a lo largo de su ciclo de vida y los riesgos potenciales deben evaluarse y gestionarse continuamente.
5. Las organizaciones e individuos que desarrollan, despliegan u operan sistemas de IA deben ser responsables de su correcto funcionamiento, en base a los principios anteriormente descritos.

Tomando como referencia estos principios, la OCDE también proporciona cinco recomendaciones a los gobiernos:

1. Facilitar la inversión pública y privada en investigación y desarrollo, con el objetivo de estimular la innovación en Inteligencia Artificial de manera segura y fiable.
2. Fomentar los ecosistemas de IA accesibles con infraestructura y tecnologías digitales, y mecanismos para compartir datos y conocimientos.
3. Asegurar un marco de políticas que abra el camino para el despliegue de sistemas de IA fiable.
4. Capacitar a las personas con habilidades necesarias para la IA y apoyar a los trabajadores para una transición justa.
5. Cooperar a través de las fronteras y los sectores para avanzar en la administración responsable de IA fiable.

Estas recomendaciones son un primer paso para la consecución de una Inteligencia Artificial responsable. Entre sus próximos pasos, la OCDE contempla el desarrollo del Observatorio de Políticas de IA, que se encargará de proporcionar orientación sobre las métricas, políticas y buenas prácticas con el objetivo de ayudar a implementar los principios anteriormente indicados, algo fundamental si queremos pasar del ámbito teórico a la práctica.

Los gobiernos pueden tomar como base estas recomendaciones y elaborar sus propias políticas, lo que facilitará la homogeneidad de los sistemas de Inteligencia Artificial y garantizará que su comportamiento respecte los principios básicos de convivencia.

El Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades ha publicado un mapa que recoge el estado actual del ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) en España. Esta acción se engloba dentro de la Estrategia Española de I+D+I en IA y es también uno de los compromiso alcanzados por los Estados Miembros de la Unión Europea de acuerdo con el Plan Coordinado de la Inteligencia Artificial.

El objetivo del mapa es fomentar las sinergias entre las entidades españolas y abrir un camino de colaboración europeo e internacional, identificando y visualizando las fortalezas españolas en esta área. Para ello recoge información de instituciones públicas y privadas que desarrollan, investigan, utilizan o prestan servicios con tecnologías IA, tanto a nivel nacional como de comunidades autónomas y provincias.

Entre la información que se puede encontrar en el mapa está el tipo de actividades que llevan a cabo las entidades (desarrollo de productos o aplicaciones basadas en IA, creación de redes de coordinación, etc.), su experiencia en tecnologías habilitadoras como 5G o blockchain, el sector económico en que desarrollan su actividad o la comunidad autónoma en la que se sitúan. También se incluyen datos sobre el porcentaje de mujeres dedicadas a estas actividades, lo cual ayuda a comprender si existe equilibrio de género.

Convocatoria abierta para su actualización

Para garantizar que el mapa cuenta con información actualizada, se ha abierto una convocatoria para que aquellas empresas u organizaciones que lo deseen puedan incorporar su información. La convocatoria estará abierta del 14 al 31 de octubre. Aquellas entidades que quieran participar tienen que seguir los siguientes pasos:

1. Registro. Para poder incorporar información en el mapa es necesario registrarse con una cuenta de correo electrónico corporativo o de la entidad a registrar.
2. Info Entidad. Una vez registrado, el usuario podrá acceder al menú  “info entidad” y complementar la información de la organización.
3. Completar formulario. Tras rellenar el apartado “info entidad” aparecerá una nueva opción en el menú, llamada “Formulario”. En él aparecerán distintos campos, algunos obligatorios y otros opcionales. Los datos marcados como obligatorios se mostraran en el mapa de manera individualizada, mientras que los no obligatorios se mostrarán de manera agregada.
4. Firma del representante legal. Será necesario contar con la firma del representante legal para poder incorporar la información al mapa de estrategias. Cabe señalar que una vez subido el documento con la firma no se podrá editar la información proporcionada.

A fecha de hoy el mapa cuenta con información de 154 entidades. La idea es que el mapa se vaya actualizando con próximas convocatorias, conformando una foto lo más realista posible sobre el panorama actual de la capacidades de IA en nuestro país

Si estás interesado en participar y necesitas más información, puedes mandar un correo electrónico a la dirección mapainteligenciaartificial@ciencia.gob.es.

Sociedad dedicada a la información comercial y tecnológica para empresas. Su principal misión es ayudar a empresas de todo el mundo, con soluciones de analítica avanzada y herramientas de integración de datos, a identificar oportunidades de negocio y posibles riesgos de impago a través de información empresarial, modelos predictivos y de propensión de compra; para que las áreas de finanzas, riesgos, marketing, ventas, compras y logística puedan:

1. Encontrar nuevos y buenos clientes.
2. Analizar la salud financiera de empresas y autónomos.
3. Minimizar el riesgo de impago de operaciones comerciales.

Iberinform es filial de Crédito y Caución, operador global de seguro de crédito con presencia en más de 50 países.

En las políticas que está impulsando la Unión Europea se ha planteado la existencia de una íntima conexión entre la inteligencia artificial y los datos abiertos. A este respecto, como se ha destacado, los datos abiertos son esenciales para el correcto funcionamiento de la inteligencia artificial, ya que los algoritmos han de ser alimentados por datos cuya calidad y disponibilidad resulta imprescindible para su continua mejora y, asimismo, para auditar su correcto funcionamiento.

La inteligencia artificial conlleva un incremento de la sofisticación en los tratamientos de los datos, ya que requiere de una mayor precisión, actualización y calidad de los mismos que, por otro lado, han de ser obtenidos de fuentes muy diversas para incrementar la calidad del resultado final de los algoritmos. Asimismo, el hecho de que los tratamientos se realicen de forma automatizada y deban ofrecer respuestas precisas de manera inmediata ante circunstancias cambiantes supone una dificultad añadida. Se precisa, por tanto, una perspectiva dinámica que justifica la necesidad de que los datos no sólo se ofrezcan en formato abierto y legible por máquinas, sino también con los niveles más elevados de precisión y desagregación.

Esta exigencia adquiere una especial importancia por lo que se refiere a la accesibilidad de los datos generados por parte del sector público, sin duda una de las principales fuentes de donde se nutren los algoritmos debido tanto al elevado número de conjunto de datos disponibles como, asimismo, por el especial interés de las materias a las que se refiere su actividad, en especial los servicios públicos. En este sentido, al margen de la necesidad de superar las insuficiencias del marco legal vigente en cuanto al limitado alcance de las obligaciones que se imponen a las entidades públicas, resulta conveniente valorar en qué medida las condiciones jurídicas en que se ofrecen los datos sirven para dinamizar el desarrollo de aplicaciones basadas en la inteligencia artificial.

Así, en primer lugar, el artículo 5.3 de la Ley señala con rotundidad que “no podrá exigirse a las Administraciones y organismos del sector público que mantengan la producción y el almacenamiento de un determinado tipo de documento con vistas a su reutilización”. Teniendo en cuenta esta previsión legal, las referidas entidades pueden apoyarse en la inexistencia de una obligación de garantizar indefinidamente el suministro de los datos. También en la limitación de responsabilidad que contemplan algunas disposiciones al afirmar que el uso de los datos se realizará bajo la responsabilidad y riesgo de los usuarios o agentes de la reutilización o, incluso, la exoneración por cualquier error u omisión que venga determinado por la incorrección de los propios datos. Ahora bien, se trata de una interpretación cuyo efectivo alcance en cada caso concreto ha de contrastarse con la exigente regulación europea en la materia por lo que se refiere al alcance de las obligaciones y las vías de tutela, en particular tras la reforma que tuvo lugar en el año 2013.

Más allá de un planteamiento basado en el estricto cumplimiento normativo desde una interpretación restrictiva, lo cierto es que la necesidad de ofrecer políticas de apertura de datos del sector público para hacer frente a las singulares exigencias de la inteligencia artificial precisa de una aproximación proactiva que adopte una visión de mayor alcance. En este sentido, la interacción entre sujetos públicos y privados en contextos de mediciones y obtenciones sistemáticas de datos, continuamente actualizados a partir de conexiones generalizadas --como sucede en las iniciativas de ciudades inteligentes--, nos sitúa ante un escenario tecnológico donde las políticas activas de gestión contractual adquieren una especial importancia a fin de superar las barreras y dificultades jurídicas para su apertura. En efecto, en ocasiones los servicios públicos municipales son prestados con frecuencia por sujetos privados que se encuentran al margen de la normativa sobre reutilización y, además, los datos no siempre se obtienen de servicios u objetos gestionados por entidades públicas o con ocasión de actividades cuya gestión les corresponda; incluso a pesar del interés general subyacente en ámbitos como el suministro eléctrico, la prestación de servicios de telefonía y comunicaciones electrónicas o, incluso, los servicios financieros.

Por esta razón la iniciativa que puso en marcha la Unión Europea en 2017 adquiere una singular importancia desde la perspectiva de la inteligencia artificial, ya que pretende superar buena parte de las restricciones jurídicas actualmente existentes para la apertura de los datos. En el mismo sentido, la Estrategia española de I+D+I en Inteligencia Artificial, presentada recientemente por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, sienta como una de sus prioridades el desarrollo de un ecosistema digital de datos entre cuyas medidas destacan la necesidad de garantizar un uso óptimo de los datos abiertos, así como la creación de un Instituto Nacional de Datos encargado de la gobernanza de los datos procedentes de los diferentes niveles de la Administración Pública. Asimismo, en la misma línea de la iniciativa europea antes referida, entre otras medidas se plantea la necesidad de ampliar las obligaciones de apertura a ciertas entidades privadas y a los datos científicos, lo que sin duda tendría un impacto relevante para el mejor funcionamiento de los algoritmos.

La singularidad tecnológica que plantea la Inteligencia Artificial requiere, sin duda, un marco ético y jurídico adecuado, que permita hacer frente a los desafíos que conlleva. La nueva Directiva sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público recientemente aprobada por el Parlamento Europeo supondrá un decidido impulso para la inteligencia artificial en la medida que dicha iniciativa ampliará tanto los sujetos obligados como el tipo de datos que habrán de estar disponibles. Sin duda una medida ciertamente relevante, a la que seguirán otras muchas en marco de la estrategia de la Unión Europea sobre Inteligencia Artificial, una de cuyas principales premisas es asegurar un marco normativo adecuado para facilitar la innovación tecnológica desde el respeto a los derechos fundamentales y los principios éticos.

GIS4tech es una empresa Spin-Off española fundada en 2016, fruto de la actividad investigadora del grupo Territorial Cluster y del Departamento de Urbanística y Ordenación del Territorio de la Universidad de Granada. Está dedicada a la asistencia técnica, asesoramiento, formación e investigación y desarrollo apoyados en Sistemas de Información Geográfica y tecnologías afines. Su equipo cuenta con más de 20 años de experiencia en estudios del territorio, elaboración de cartografía y Sistemas de Información Geográfica.

Desarrollo de soluciones basadas en técnicas de inteligencia artificial y minería de datos.

Smartvel construye soluciones b2b de marketing de contenidos para aerolíneas, cadenas hoteleras, agencias de viaje y entes de turismo. Para ello recopila, monitoriza, clasifica, indexa, geolocaliza y traduce contenido segmentado de distintas fuentes, y lo intrega de manera sencilla y rápida en los sitios web de sus clientes, facilitando la experiencia de usuario.

En definitiva, aportan una solución de contenidos que permite saber qué hacer en un determinado lugar mezclando la agenda viva del destino (eventos, cultura, deportes, etc), con sus puntos de interés (monumentos, restaurantes, etc) y las capas propias que sus clientes quieran mostrar.

La cantidad de datos que generamos no deja de crecer. El 90% de los datos creados en toda la historia de la humanidad se produjeron durante el último año. Además, se estima que la cantidad total de datos crecerá un 40% durante la próxima década. Estas cifras ponen de manifiesto la importancia de los datos en la economía y sociedad actual. Los datos nos aportan conocimiento, que permite tomar las decisiones adecuadas en el momento preciso.

Para optimizar las ventajas que el uso de los datos pueden aportar a nuestro día a día, cada vez más organismos y empresas están apostando por incorporar nuevas tecnologías que ayuden a mejorar su gestión y a obtener un mayor valor. El informe Nuevas tendencias y desafíos en el mundo de los datos analiza algunas de estas tendencias tecnológicas y sociales que están revolucionando el mundo de los datos. Estas tecnologías son Big Data y la Inteligencia artificial, los algoritmos de decisión, Internet de las Cosas y Blockchain.

A continuación se recogen algunas de las principales conclusiones del informe:

Big Data e Inteligencia artificial

• ¿Qué es? El análisis de grandes volúmenes de datos, procedentes de distintas fuentes y con diferentes formatos, en tiempo real, que adquiere una nueva dimensión cuando se combina con tecnologías de Inteligencia artificial, las cuales aplican pautas de razonamiento a dichos datos.

• ¿Cuáles son sus beneficios? Gracias a estas tecnologías las empresas y organismos pueden entender mejor el funcionamiento actual y futuro de su entorno, y afrontar los retos en el momento adecuado. La combinación de Inteligencia Artificial y Big Data puede impulsar el crecimiento económico, dar respuesta a las necesidades de los ciudadanos y optimizar los servicios públicos. Además, puede contribuir al fortalecimiento de la democracia.

• ¿Qué desafíos quedan por afrontar? La escasez de talento con las habilidades necesarias, la limitación en las infraestructuras actuales y la protección de la privacidad son los principales retos a los que tienen que hacer frente las organizaciones a la hora de implementar una iniciativa de Big Data.

Algoritmos de decisión

• ¿Qué es? Se trata de agentes automatizados capaces de extraer valor de un  gran volumen de datos de forma ágil y eficiente, facilitando la toma de decisiones de manera automática.

• ¿Cuáles son sus beneficios? Los algoritmos de decisión permiten una toma de decisiones más eficiente, transparente  y equitativa.

• ¿Qué desafíos quedan por afrontar? Entre los retos a los que tienen que hacer frente los responsables de gestión de los algoritmos está garantizar la calidad y disponibilidad de los datos a través de controles y auditorías, así como garantizar su integridad, ética e independencia.

Internet de las Cosas

• ¿Qué es? Cuando hablamos de Internet de las Cosas (IoT en sus siglas en inglés) nos referimos a una red de objetos conectados, de manera inalámbrica o por cable, capaces de generar datos sin intervención humana.

• ¿Cuáles son sus beneficios? IoT facilita la automatización de los procesos y proporciona  nuevas y múltiples formas de interacción que contribuyen a mejorar la universalidad y la accesibilidad a los servicios.

• ¿Qué desafíos quedan por afrontar? Los principales inhibidores del IoT son la seguridad y la privacidad, las garantías de interoperabilidad y la necesidad de nuevas infraestructuras. Asimismo, es importante tener en cuenta que el IoT puede contribuir a aumentar la brecha existente entre las distintas clases sociales según sus posibilidades de acceso a los datos y servicios.

Blockchain

• ¿Qué es? Blockchain, también conocido como cadena de bloques, es una base de datos distribuida que controla la transferencia de información digital. Es decir, una especie de libro de cuentas donde se cifran y entrelazan los registros, de tal forma que, un cambio en uno de los bloques afecta a todos los demás.

• ¿Cuáles son sus beneficios? Su principal ventaja es la seguridad y privacidad de la información, junto con la integridad, la sostenibilidad, la transparencia y el (cuasi) anonimato. Esto va a permitir transformar nuestro sistema político y habilitar profundos cambios sociales.

• ¿Qué desafíos quedan por afrontar? La falta de talento cualificado, los cambios regulatorios o la seguridad electrónica de los ciudadanos y los límites en la capacidad de adaptación de las instituciones son los principales retos destacados en el informe.

Gracias a Big Data y la Inteligencia artificial, los algoritmos de decisión, Internet de las Cosas o Blockchain, los organismos y empresas podrán extraer el valor necesario de los datos, lo cual les ayudará a mejorar los servicios y productos destinados a los ciudadanos. Aunque estas cuatro tecnologías todavía se encuentran en una fase de adopción incipiente, se espera que tengan un gran crecimiento durante los próximos años, una vez se superen los desafíos anteriormente indicados –si quieres profundizar en estos desafíos puedes leer el informe Nuevas tendencias y desafíos en el mundo de los datos-.