En este art\u00edculo conocer\u00e1s el punto de vista de Ricardo acerca de la importancia del manejo de datos<\/strong>, el consentimiento de los usuarios <\/strong>para el uso de los mismos, c\u00f3mo estos influyen en la productividad de una empresa<\/strong> y qu\u00e9 consejos le podr\u00eda dar a los estudiantes o interesados en formar una carrera dentro del sector del Big Data<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>En el futuro habr\u00e1 mucha automatizaci\u00f3n, vamos a tener sistemas que hacen an\u00e1lisis de datos por s\u00ed solos, y que podr\u00e1n encontrar patrones y anomal\u00edas de manera m\u00e1s autom\u00e1tica. Y cuando no sean autom\u00e1ticos, necesitar\u00e1n poca supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Al comienzo de los a\u00f1os 2000 se empezaron a utilizar los datos de uso de los buscadores para realizar los r\u00e1nkings de las respuestas. Alrededor del 2004 – 2005, se empezaron a utilizar los clics como la primera se\u00f1al de lo que es m\u00e1s relevante dentro de los buscadores pero un problema de los mismos es que se encuentran sesgados seg\u00fan su posici\u00f3n en el ranking y la informaci\u00f3n que se muestra con lo que la gente piensa que la informaci\u00f3n es mejor porque algo est\u00e1 en las primeras posiciones.<\/p>\n\n\n\n Lo que ha cambiado es que ahora se pueden analizar mucha m\u00e1s cantidad de datos y de mejor manera realizando un an\u00e1lisis profundo, con procesadores gr\u00e1ficos (GPU) y gracias a esto se pueden determinar factores relevantes de manera autom\u00e1tica. Por ejemplo, se puede analizar mejor cu\u00e1l clic es m\u00e1s importante, cu\u00e1nto tiempo una persona tarda en quedarse en el enlace, entre otros, y as\u00ed eliminar el sesgo de la posici\u00f3n de los clics.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Actualmente hay una controversia respecto a esto, porque son muy impresionantes cuando funcionan y muy decepcionantes cuando no funcionan. Para m\u00ed, m\u00e1s importante que ese 99% cuando funcionan, ser\u00eda identificar \u00bfqu\u00e9 pasa ese 1% cuando no funcionan? Porque si fallan en situaciones inocuas, no hay problema pero \u00bfqu\u00e9 pasa si fallan generando sesgos de racismo, xenofobia, homofobia, etc.? En estos casos no se justifica usar este modelo del lenguaje. Estos sistemas traducen la informaci\u00f3n que encuentran pero no la entienden, lo mismo que pasa en reconocimiento de im\u00e1genes: traducen la imagen de un gato a la palabra gato pero todav\u00eda no saben lo qu\u00e9 significa un gato. <\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Esto est\u00e1 ocurriendo debido al cambio del sistema operativo de los iPhone de Apple, donde el usuario puede escoger si sus datos son trazados o no. FLOC es muy parecido a lo que se llama \u201canonimidad de grupo\u201d, que quiere decir que en t\u00e9rminos de datos, te encuentras protegido por ser una persona m\u00e1s dentro de un grupo. As\u00ed por ejemplo, se puede crear un cohorte con un grupo de espa\u00f1oles de 30 a\u00f1os de salario medio. Sin embargo, para que las cohortes funcionen tienen que ser de grupos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n Considero que esto no es la mejor manera, actualmente soy miembro de una asociaci\u00f3n nueva que se llama DPPA, donde la idea es tener un protocolo probado para todo lo referente a publicidad y que parte del tema de preguntarle a las personas si est\u00e1n de acuerdo con que se usen sus datos. Y la ventaja es que si se obtienen estos datos, no s\u00f3lo son con consentimiento si no que adem\u00e1s son verdaderos.<\/p>\n\n\n\n Se pueden usar tambi\u00e9n pruebas de conocimiento nulo (zero knowledge proofs) en las cuales yo puedo afirmar cosas y demostrar que son ciertas sin tener que compartir mis datos, como la informaci\u00f3n de mi dinero en el banco sin tener que demostrar cu\u00e1nto dinero tengo en el banco. <\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Los datos dentro de una empresa son vitales, considero que es lo m\u00e1s importante que tiene una empresa para mejorar la productividad de sus empleados y la productividad econ\u00f3mica, lo clave es identificar cu\u00e1les son importantes, analizarlos, interpretarlos bien.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>El filtro burbuja es b\u00e1sicamente lo que se sabe de la persona, pero una persona es mucho m\u00e1s que eso. Al encasillar a una persona en una burbuja, es como ponerla en un t\u00fanel, se queda ah\u00ed para siempre. Un sistema de software completo tambi\u00e9n est\u00e1 en una burbuja, que es la suma de las diferentes burbujas de los usuarios y las personas no se dan cuenta de esto.<\/p>\n\n\n\n Podemos poner como ejemplo el comercio electr\u00f3nico que no es justo, empresas como Amazon y Aliexpress no conocen todos sus productos ni todos sus usuarios y eso perjudica a los m\u00e1s peque\u00f1os que venden menos, perjudica la diversidad, hay menos oportunidades, entre otros problemas.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Actualmente creo que ahora no hay una buena respuesta a esto, ya que hay muchas cosas que se podr\u00edan hacer pero actualmente no se hacen.<\/p>\n\n\n\n El problema es \u00bfc\u00f3mo salir de la burbuja? Es un dilema, y para esto me gustar\u00eda yo poder controlar m\u00e1s la experiencia del usuario, dejando de pensar que el usuario es est\u00fapido y se le podr\u00edan brindar las herramientas para que cambien los filtros seg\u00fan lo que est\u00e9n buscando en ese momento. Por ejemplo, que puedan personalizar las noticias que ven diariamente y que puedan escoger escuchar noticias totalmente distintas a su elecci\u00f3n habitual, mostr\u00e1ndoles algo totalmente opuesto a lo que ser\u00eda su est\u00e1ndar, para que puedan conocer que hay m\u00e1s all\u00e1 de su burbuja.<\/p>\n\n\n\n Por esto tambi\u00e9n es necesario realizar una eliminaci\u00f3n de los sesgos seg\u00fan las posiciones, darle m\u00e1s importancia a un clic en la posici\u00f3n 8 que a un enlace en la posici\u00f3n uno, eliminando el impacto de estos filtros de a poco.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Esto es parte de los problemas que hay que resolver hoy en d\u00eda, creo que la soluci\u00f3n parte de cierto control correlativo. Las personas deben entender m\u00e1s lo que est\u00e1n consumiendo, verificar la fuente, habr\u00eda que tener regulaciones m\u00e1s estrictas para castigar a los que \u201cmienten\u201d. Ahora tambi\u00e9n habr\u00eda que clasificar el tipo de las mentiras, por ejemplo, Claire Wardle tiene una taxonom\u00eda para clasificar si la informaci\u00f3n es ver\u00eddica y con qu\u00e9 intenci\u00f3n se la est\u00e1 compartiendo. Este es un tema que el gobierno por s\u00ed s\u00f3lo, las empresas por s\u00ed solas y los usuarios por si solos no lo pueden resolver, debemos colaborar.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Bueno, cuando empec\u00e9 hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os no exist\u00eda esto de Data Science. Siempre tuve inter\u00e9s por los algoritmos y ver cual era la forma m\u00e1s eficiente de resolver problemas, entender la intenci\u00f3n de la gente con an\u00e1lisis profundos. Ahora se utiliza el t\u00e9rmino de ciencia de datos para un conjunto de cosas que antes ya exist\u00edan, incluyendo ahora el uso \u00e9tico de los datos, la inteligencia artificial, perolos problemas tambi\u00e9n se hacen m\u00e1s evidentes y hay m\u00e1s temas que resolver.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Puedo mencionar tres cosas muy importantes que muchas veces a la gente le cuesta aplicarlas:<\/p>\n\n\n\n -Lo primero ser\u00eda: hacer las cosas sin pensar mucho, para hacer mucho no hay que darle vuelta a las cosas. Muchas veces la decisi\u00f3n que se toma es la que se pens\u00f3 primero.<\/p>\n\n\n\n -No hacer planes, los planes limitan a las personas y los cambios son oportunidades para el futuro. Hay que abrazar y manejar la incertidumbre.<\/p>\n\n\n\n -Y por \u00faltimo, no hay que arrepentirse nunca de nada, porque si se volviera a estar en la misma situaci\u00f3n se hubiera tomado la misma decisi\u00f3n. Es f\u00e1cil arrepentirse con mayor informaci\u00f3n, lo importante es aprender de la experiencia.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Actualmente hay tantos recursos en la Web, que se podr\u00eda estar estudiando toda la vida. Por primera vez se podr\u00eda ser autodidacta, solo se necesita habilidad para la l\u00f3gica, los n\u00fameros y para pensar de forma m\u00e1s causal, porque hay un problema hoy en d\u00eda de asumir cosas que no son: como inferir las<\/p>\n\n\n\n preferencias de una persona en base a su apariencia f\u00edsica. Hay personas que piensan que el 70% de la predicci\u00f3n ya es suficiente y este 70% podr\u00eda ser aleatorio.<\/p>\n\n\n\n Y otro consejo ser\u00eda preguntarse dos cosas antes de hacer algo, \u00bfhay alguna raz\u00f3n cient\u00edfica que valida esto?, y segundo \u00bfle voy a hacer da\u00f1o a alguien?.<\/p>\n\n\n\n RB: <\/strong>Yo creo que todos los trabajos que son repetitivos, manuales o m\u00e1s sencillos, pueden ser sustituidos y deber\u00edamos estar felices de que as\u00ed sea. Van a aparecer muchos m\u00e1s trabajos porque vamos a tener que entrenar a las personas responsables de crear estos sistemas. Bas\u00e1ndonos en estos cambios, tal vez se necesitar\u00e1n m\u00e1s profesores, pero no profesores de personas, si no profesores de m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n Yo creo que aqu\u00ed se deber\u00eda analizar que si las personas est\u00e1n haciendo algo que les gusta, esto ya no deber\u00eda llamarse \u2018trabajo\u2019 y podr\u00edamos poner a las m\u00e1quinas a hacer todo el trabajo que no nos gusta y ese es el mundo que me gustar\u00eda que existiera.<\/p>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 te ha parecido esta entrevista? \u00bfTe ha hecho reflexionar m\u00e1s acerca de nuestra realidad y los an\u00e1lisis de datos? Si es as\u00ed, \u00a1nos encantar\u00eda leer tu opini\u00f3n!<\/p>\n\n\n\n Si te hemos animado a realizar una carrera en este sector, te recordamos que en Emagister tienes disponible un extenso cat\u00e1logo de Cursos en Data Science<\/strong><\/a> y An\u00e1lisis de Datos<\/strong><\/a>, disponibles para ti.<\/p>\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Te mostramos lo que nos comparte Ricardo Baeza sobre el futuro del Big Data:<\/h2>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfC\u00f3mo se ve el futuro dentro del an\u00e1lisis de datos? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>La revoluci\u00f3n en la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico, un \u00e1rea de la IA sobre datos de usuarios supuso un antes y un despu\u00e9s respecto a c\u00f3mo se usaba en los modelos habituales de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n (Information Retrieval). De tu \u00e9poca en Yahoo, \u00bfc\u00f3mo se utilizaban antes los datos de usuario para mejorar los resultados de b\u00fasqueda, y c\u00f3mo crees que ha evolucionado al d\u00eda de hoy? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>Los algoritmos basados en transformadores bidireccionales como BERT o modelos de lenguaje como GPT-3 son impresionantes, \u00bfhacia d\u00f3nde vamos con esta tecnolog\u00eda y que podemos esperar a futuro? <\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/image_2021_08_30T11_42_20_060Z.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nEM: <\/strong>\u00bfQu\u00e9 opinas sobre FLOC y la tecnolog\u00eda basada en cohortes para dar privacidad al usuario en el sector publicitario?\u00bfDeber\u00edan las empresas de publicidad digital dejar de predecir las preferencias de sus usuarios? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfC\u00f3mo consideras que influyen los datos en la productividad de las empresas? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfCrees que la creaci\u00f3n de los \u2018filtro burbuja\u2019, utilizados diariamente en la interacci\u00f3n con la web, pueden perjudicar a largo plazo la experiencia del usuario? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>Debido a tu carrera, se entiende que debes seguir de cerca los distintos medios digitales y la informaci\u00f3n que se publica, \u00bfcu\u00e1l consideras que sea el balance ideal para aprovechar estas herramientas sin quedar atrapado dentro de la \u2018burbuja digital\u2019? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>Durante la pandemia se cuestion\u00f3 mucho la veracidad y el manejo de la informaci\u00f3n que era publicada por los distintos gobiernos, \u00bfQu\u00e9 medidas deber\u00edan tomar los gobiernos para garantizar un correcto uso de la informaci\u00f3n privada del usuario?<\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfC\u00f3mo fu\u00e9 tu acercamiento a la investigaci\u00f3n de software y data science, cu\u00e1ndo decidiste formarte y dedicar tu vida profesional a ella? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfCu\u00e1l es la lecci\u00f3n m\u00e1s valiosa que te sirvi\u00f3 para llegar a la posici\u00f3n que tienes hoy? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfAlg\u00fan consejo para las personas que quieran realizar una carrera dentro del sector de data science? <\/h3>\n\n\n\n
EM: <\/strong>\u00bfQu\u00e9 trabajos relacionados con la tecnolog\u00eda crees que ser\u00e1n m\u00e1s f\u00e1cilmente sustituidos por inteligencias artificiales y cuales crees que ser\u00e1 m\u00e1s complicado que lo sean?<\/h3>\n\n\n\n