El big data empieza a formar parte de la vida cotidiana de muchos profesionales que, abocados a un cambio radical en la industria, intentan desesperadamente aferrase a tecnologías que les permitan ser mas disruptivos frente a sus competidores. Pero ¿conocemos realmente lo que es big data y, sobre todo, lo que no es?
Si empezáramos a desgranar veríamos que big data es un termino tan extendido que últimamente se utiliza para hablar de otros temas que son “laterales”, como el networking, data analytics o storage. El uso excesivo que se está haciendo de este termino ha propiciado que pierda su valor de transmisión, dejándolo completamente inerte y frío. Su masiva utilización comercial ha derivado en una inflación del concepto, hasta el punto de que muchos CxO se muestran ya recelosos respecto a esta tecnología porque sus proyectos no han cumplido sus expectativas o ni siquiera han salido adelante.
Lo que está demandando el mercado es poder analizar la información que poseen las empresas, con el objetivo de hallar conclusiones que permitan fortalecerse frente a otros potenciales players. Y eso tiene mucho más que ver con el “coco” que con los “hierros”.
Esto no va de analizar datos en real-time o de forma estática, esto va de sacar realmente el valor de la tecnología
Pero ¿es realmente tan big data lo que teníamos entendido? Si me remonto a la experiencia y a los casos prácticos que he visto, se han vendido soluciones basadas en Hadoop para analizar 100 MB de capacidad. Realmente lo que el mercado esta demandando son los conceptos de inteligencia artificial y computación distribuida, no cabinas de discos con soporte para millones de operaciones por segundo en lectura y escritura.
Esta más que demostrado que la inteligencia artificial supera a los humanos en la resolución de tareas específicas. Se está trabajando en nuevos paradigmas computacionales para intentar alcanzar el fenómeno de la singularidad tecnológica, pero aún nos queda mucho camino por avanzar. La razón es que la computación clásica (la actual) es un sistema matemático lineal y el pensamiento humano es, cuando menos, no lineal. Hasta que no consigamos explicar con claridad cómo aprendemos y cómo somos capaces de explicar el porqué y el cómo de las cosas, no vamos a poder crear maquinas lo suficientemente potentes como para conseguir ese preciado objetivo.
En mi humilde opinión, esto no va solo de automatización de tareas básicas. Estamos ante un cambio radical en la economía, si tenemos en cuenta el cambio generacional que estamos viviendo. Ahora, la unidad de cambio no va a ser el euro o el dólar, sino el talento dentro de las empresas, y ese talento tiene que dedicarse a tareas más creativas e innovadoras que las funciones comunes que se desarrollan en los actuales puestos de trabajo.
La inteligencia artificial, junto con robótica y la computación cuántica, van a proponer la sustitución de los puestos de trabajo actuales por nuevas tecnologías que resuelvan estas tareas de forma mas efectiva y rápida. Si retomamos algunos informes de Oxford, podemos ver que más del 58% de los puestos de trabajo actuales podrían ser completamente computerizados y serán sustituidos por un ente (software o hardware). Por esta razón es necesario generar un ecosistema que permita la creación de nuevas categorías y puestos laborales que actualmente no existen.
En conclusión: la tecnología no espera. Es un cambio que vamos a tener que hacer, bien de forma voluntaria o bien forzados por la situación. Esto no va de analizar datos en real-time o de forma estática y de tener mejores ratios de proceso. Esto va de sacar realmente valor de la tecnología. Una nueva era está por venir, será la generación híbrida, que se comunicará de igual a igual con una máquina, tal y como lo hace con otro ser humano. La era de las maquinas está cerca y no va a esperar a cambios del mercado de valores o a que los presidentes de grandes multinacionales decidan aceptarla.
