Foto: Eurecat. CONGRESO 50 Según el matemático e ingeniero Enrique Mora, Artificial Intelligence Solution Architect de Nestlé, “la mayor aceptación de la Inteligencia Artificial por parte de la sociedad”, provoca que “sectores tradicio- nalmente menos digitales, como la banca o la industria, también se estén abriendo a una transformación más profunda”, en un contexto en el que “los modelos basados en aprendizaje automático están ofre- ciendo servicios que hasta hace poco se veían casi imposibles”. “Los datos, por sí mismos, son extremadamente importantes, pero es lo que somos capaces de hacer con ellos lo que da el punto diferen- ciador”, manifestó Mora, en la segunda sesión del Big Data Congress, organizado por el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, una iniciativa liderada por el centro tecnológico Eurecat, con el apoyo de Oracle, la Generalitat de Catalunya y el Ayuntamiento de Barcelona. La Inteligencia Artificial “tiene un impacto enorme en la economía de datos”, ha expuesto el matemático, para quien “cualquier pronóstico a años vista va a ser superado, sin duda, por la realidad”, dada la can- tidad de avances y publicaciones relacionados con estas tecnologías. Abundando en el efecto del Big Data en el mundo de los negocios, el profesor de la Northeastern University y CTO de la compañía Ntent, Ricardo Baeza-Yates, señaló que el análisis de grandes volúmenes de datos “permite que las grandes empresas puedan optimizar glo- balmente sus recursos, predecir el comportamiento de sus clientes o incluso hacer mantenimiento prescriptivo antes de que fallen sus máquinas”. “Sin embargo, las compañías que tienen más datos tienen ventajas sobre las que tienen pocos, que son la mayoría de las empresas, las medianas y pequeñas, por lo que no sólo tenemos que preocuparnos de los datos masivos, sino también de los datos pequeños o small data”, recalcó. Para evitar esta asimetría, en su opinión, es necesario que “haya un desarrollo importante en aprendizaje automático para pocos datos, lo que permitirá hacer la transformación realmente global”. Aparte de Internet “donde la transformación ya existe hace tiempo”, los otros dos sectores que más están aprovechando esta transfor- mación son el sector financiero, con las Fintech, y el sector salud, con la medicina de servicios y personalizada, ha afirmado. Discriminación en la toma de decisiones algorítmicas La segunda jornada del Big Data Congress contó también con la intervención del responsable de investigación de Sistemas en Red en el Instituto Max Planck de Sistemas de Software y profesor de la Universidad de Saarland, Krishna Gummadi, que habló sobre la mejora de la equidad y de la transparencia de la toma de decisiones por parte de máquinas. Según expuso, la toma de decisiones algorítmica, fundamentada en el aprendizaje automático, se utiliza cada vez más para ayudar o reemplazar la toma de decisiones humanas en una variedad de campos que van desde la banca, la contratación o el periodismo, lo que abre un debate sobre posibles injusticias y sobre la manera de volver a diseñar mecanismos para evitarlo. Ricardo Baeza-Yates, profesor de la Northeastern University y CTO de la compañía Ntent. Foto: Eurecat.