eN 2004, dos ingenieros de Google -Jeffrey Dean y Sanjay Ghemawat- publicaron un artículo titulado MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Se trataba de un nuevo modelo de programación que permitiría simplificar el procesamiento de datos. Era la evolución natural y necesaria que tenían dentro de Google para procesar los grandes volúmenes de datos que ya por aquel entonces manejaban (documentos, referencias web, páginas, etc.) Dado el rendimiento de esta nueva aproximación, se comenzó a emplear en otros entornos. Con estos dos sucesos nace esta era que hemos bautizado como Big Data.

Una era que ha puesto de nuevo en boca de todos el campo de la inteligencia artificial. Una disciplina que nace a mediados del siglo pasado y que siempre ha buscado el desarrollo de software que emule ciertos comportamientos inteligentes de los humanos. Supongo que a estas alturas es indudable afirmar que la inteligencia artificial es uno de los avances más importantes de nuestra era. Pero, curiosamente, por la necesaria convivencia de los dos factores citados anteriormente, fruto de la digitalización estamos generando muchos datos y, por ello, han nacido nuevas tecnologías que permiten procesar en un tiempo prudente ese gran volumen de datos.

Su capacidad de transformación se asimila a la máquina de vapor y la electricidad. Igualmente, tecnologías de propósito general, que pueden generar capacidades más allá de aplicaciones específicas. Por ello, muchos todavía están expectantes sobre los cambios que van a provocar a nivel laboral, comercial y económico. Es todavía más una pregunta que una respuesta. No tenemos certeza de los beneficios que puede estar aportando este mundo de los datos a nuestro día a día. Quizás esto se deba a los innumerables dilemas éticos a los que nos están sometiendo estas tecnologías que automatizan diferentes planos de la sociedad. Sin embargo, esta pregunta ha sido tratada de responder en una reciente investigación de Brynjolfsson, Hui y Liu. Como reconocen en la introducción del artículo, existe muy poca evidencia sobre el impacto económico que ha producido la inteligencia artificial. Argumentan que existen bastantes más estudios alrededor del impacto social.

Tratando de aportar alguna evidencia económica, los investigadores cogieron los datos de la plataforma eBay Machine Translation. En ésta, se traducen automáticamente de idioma mensajes a través de técnicas de inteligencia artificial. Según los datos que maneja la multinacional americana, la traducción idiomática hizo crecer las exportaciones hasta un 10,9%. Por ejemplo, el comercio entre EE.UU. y los países de América Latina creció hasta un 20% derivado de unas mejores comunicaciones entre comercios y consumidores. Esto viene a probar algo que en numerosos campos se ha estudiado: el idioma supone una barrera para el aumento del comercio. Si tengo una máquina que se encarga en tiempo real de traducir y agilizar las negociaciones que siempre se producen en todo comercio, yo tendré más incentivos a abrir comunicaciones con más gente. A usuarios poco familiarizados con entornos digitales, esto les abre un mundo de posibilidades en cuanto a la gente con la que se podrían comunicar. Y no dependerá de agentes locales que muchas veces, fruto de la desconfianza, no sé si estarán siendo honestos.

Creo que estamos en la era neandertal de unas capacidades que en unos años tendrán un uso tan rutinario como el de la electricidad. Daremos por hecho que las necesitamos en nuestro día a día. En el camino, tendremos muchos escépticos e incluso oponentes a su introducción. Como es normal en las revoluciones, hay ganadores y perdedores. Pero lo que nunca debemos dudar es de la evidencia. Explorar las aportaciones que campos como la inteligencia artificial pueden hacer en diferentes planos nos podría ayudar a responder al eterno dilema entre robots y humanos. Como siempre digo, los robots no duermen ni se enfadan. Pero nosotros tenemos ideas creativas y conocemos el contexto como nadie. Centrémonos en lo que somos mejores.