El big data constituye una gran revolución en la gestión de grandes volúmenes de datos y, fruto de ella, han surgido nuevas soluciones capaces de comportarse de manera autodidacta, sin necesidad de asistencia humana. Programas como AlphaGo de Google representan un paso adelante en la puesta en marcha de máquinas que consiguen capacidades sobrehumanas sin la intervención del hombre. En otras palabras, el conocimiento humano ya es prescindible.
Una disrupción así y las que estén por llegar obligan a rediseñar sistemas educativos dirigidos a formar unos perfiles profesionales nunca vistos hasta ahora. No solo el sector privado es plenamente consciente de este gran cambio para las empresas, sino que también las propias instituciones trabajan para poder estar a la altura de tan abrumadoras novedades.
De hecho, en el ámbito político, los Emiratos Árabes Unidos, como región puntera en tecnologías de datos y una de las mejores referencias a escala mundial de Esri, ha hecho público el nombramiento de su primer ministro de Inteligencia Artificial para aplicar estas herramientas a todos los servicios que gestiona el gobierno.
Estados Unidos también ha asumido el potencial que tiene la inteligencia artificial (IA) en todos los sectores y su apuesta se ha concretado en un plan estratégico. Paralelamente, en Europa ya se trabaja en una regulación para el tratamiento ético del uso de los robots.
El ‘chief artificial intelligence officer’ (CAIO) estará al mando de estas soluciones, nacidas para tratar problemas complejos para los que habitualmente no hay información disponible.
Nuevos perfiles a la vista
En el sector privado, las organizaciones están creando un nuevo perfil en sus organigramas tras la aparición de estas tecnologías. El chief artificial intelligence officer (CAIO) estará al mando de estas soluciones, nacidas para tratar problemas complejos para los que habitualmente no hay información disponible. Este nuevo directivo debe reunir, por un lado, habilidades científicas, principalmente para la resolución de procesos cognitivos, tareas de predicción, simulación, etc., y, por otro, una visión de ingeniería, para aplicar paradigmas simbólicos, conexionistas e híbridos.
El avance de la neurociencia ha permitido el desarrollo de nuevas técnicas informáticas para tener una mejor aproximación a estos problemas. La aparición de estas herramientas representa una de las características de este nuevo ciclo de la IA, presente en el mundo desde mediados de la década de los cincuenta.
No solo a nivel de empresas y negocio, sino que en cualquier profesión se hace necesaria ya la presencia de un experto en estas disciplinas. La policía de Vancouver, en Canadá, por ejemplo, trabaja con el machine learning y las soluciones geoespaciales de Esri para conocer los índices de criminalidad y profundizar en ellos. Gracias a estos datos, capaces de predecir situaciones delictivas, han conseguido una precisión del 80 % en el modelo y una reducción del 27 % de la criminalidad en las zonas estudiadas.
Ciudades codificadas: los datos geoespaciales abonan el terreno ‘smart’
Otro nuevo perfil, el data scientist, podrá resultar de gran ayuda para el gobierno de cualquier municipio del mundo. Este experto casa a la perfección con la smart city, ya que su labor resuelve problemas de diferentes disciplinas haciendo uso del análisis de datos. Un ejemplo real fue el episodio de legionela en una ciudad como Nueva York: el análisis de los edificios permitió asignar recursos de forma óptima para ubicar el foco y buscar soluciones; una operación eficiente en la que, además, se ahorraron costes de manera muy significativa. Es solo un ejemplo, pero el data science y la localización pueden aplicarse en otros campos, como la movilidad, las telecomunicaciones y un largo etcétera.
En todo análisis basado en el geoprocesamiento se emplean herramientas, algunas de ellas casi mágicas, como el ‘join espacial’, que anexa información de distintas capas para enriquecer el modelo.
Soluciones para infraestructuras
Los proyectos de IA y big data en el ámbito geográfico siguen un mismo patrón, cuya primera fase es la importación de información desde distintas fuentes. Posteriormente se trabaja en la construcción del modelo con un conjunto de datos distribuidos en capas que deben “entrenarse y compararse” para, finalmente, establecer una solución.
En todo análisis basado en el geoprocesamiento se emplean herramientas, algunas de ellas casi mágicas, como el join espacial, que anexa información de distintas capas para enriquecer el modelo.
Este proceso, aplicado, por ejemplo, a la seguridad de las infraestructuras, se utiliza para diseñar un mapa que minimizará el riesgo de accidentes de un punto en concreto gracias al cruce y correlación de datos, como los tipos de vía, factores humanos, naturales o climáticos, etc., para comprender mejor el entorno. De este modo, el mapa creado ayuda no solo a predecir accidentes, sino también a gestionar de forma óptima los recursos; por ejemplo, asignando ambulancias donde existe una mayor probabilidad de que se produzcan accidentes.
Por tanto, el big data permite resolver problemas difíciles y por esta capacidad es por la que la figura del científico de datos cobra relevancia y su demanda, con altos salarios actualmente por la naturaleza de su actividad, la que seguirá al alza en los próximos años. Este nuevo perfil profesional ya ha puesto de manifiesto el alto ROI que conlleva el uso de las tecnologías de big data y cuán disruptivo es en muchas industrias, cambiándolas completamente gracias al uso de datos en tiempo real y permitiendo la optimización de la planificación de acciones con una metodología que es siempre la misma: dedicar tiempo a buscar los datos, construir modelos con la operación del join espacial, entrenar distintas redes y distintos modelos y, al final, hacer el despliegue. Solo así, con metodologías y plataformas tecnológicas como la de Esri, aplicables en toda la cadena de valor de los datos geolocalizados, desde su captura y almacenamiento hasta el análisis y visualización de resultados, se conseguirá hacer un uso exitoso de las oportunidades que ofrecen estas nuevas tecnologías.
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