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Hemos leído en numerosas ocasiones que vivimos en un océano de datos. El avance de las TIC y la llegada de internet facilitó, no sólo que cada vez pudiéramos almacenar más datos, sino que cada vez se generasen más rápido. Esto provoca que además, estos datos puedan “caducar” muy rápido y debamos por tanto analizarlos y extraer su valor prácticamente en tiempo real. 

En este marco, el Big Data lleva tiempo posicionándose como el conjunto de tecnologías que están revolucionando de manera transversal todos los sectores y que nos muestra casi a diario su potencial para extraer conocimiento y predicciones. 

Particularmente, el correcto uso de los datos masivos y la inteligencia artificial resulta clave para monitorizar y controlar el avance hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) marcados en la Agenda 2030 permitiendo a los gobiernos e instituciones la adopción de medidas y la toma de decisiones basadas en los datos. 

Con todo, para poder lograr este objetivo, es necesario asegurar un acceso a la información de manera equitativa a la vez que se protege la privacidad de las personas, tal y como advierte la propia ONU. 

Algunos ejemplos de estos usos de los datos pueden ser el desarrollo de ciudades inteligentes en las que el conocimiento en directo de los movimientos ciudadanos y los vehículos ayuden al diseño de políticas de movilidad y ordenación urbana más sostenibles y respetuosas con el medio-ambiente. Este tipo de beneficios pueden ser aprovechados también por los propios ciudadanos gracias a iniciativas como el open data en la que las instituciones gubernamentales comparten datos sobre diferentes aspectos públicos como niveles de contaminación, uso de recursos sanitarios, movilidad, etc. 

No obstante, como decíamos, no todas las ciudades o países disponen de los mismos recursos o conocimiento para poder utilizar todo el potencial que los datos pueden ofrecerles. Para ello, la propia organización de las naciones unidas lanzó en 2009 la iniciativa Global Pulse para aprovechar las capacidades del Big Data y la IA para el desarrollo, la acción humanitaria y la paz, con diferentes iniciativas y laboratorios en Asia y África. 

Algunas organizaciones se han unido también a este compromiso hacia el desarrollo sostenible. Así por ejemplo, la GSMA (la organización de operadores móviles y compañías relacionadas) lanzó el iniciativa «AI for Impact Toolkit», un conjunto de herramientas que permiten utilizar los datos (anonimizados) de los operadores de telefonía móvil para desarrollar soluciones de ayuda y respuesta ante crisis humanitarias, desastres naturales o problemas de salud. 

Particularmente, la situación extraordinaria que vivimos de pandemia ha demostrado el gran potencial que los datos masivos pueden tener para mejorar la salud de las personas o la prevención de enfermedades. Así por ejemplo el Centro Johns Hopkins de Ciencia e Ingeniería de Sistemas ha creado un mapa interactivo en el que se recopilan datos en tiempo real sobre contagios y casos de coronavirus en todo el mundo. El objetivo del mapa es ofrecer datos fiables actualizados en tiempo real y combatir la desinformación. De esta manera, los usuarios pueden explorar dónde y cuándo se han producido los brotes de coronavirus, así como cuántos pacientes se han recuperado y cuántos han fallecido. 

De hecho, uno de los sectores en los que más potencial y valor pueden alcanzar este conjunto de tecnologías es en el sector salud y sanitario. No en vano, se estima que el conjunto de datos que puede llegar a generar un hospital medio excede los 600 TB de información. Esto nos recuerda una de las famosas 4 Vs del Big Data, y es el gran volumen de los datos.  

Así, recibimos casi a diario noticias en las que se demuestra las grandes capacidades de los algoritmos para establecer diagnósticos más precisos y realizar predicciones más ajustadas que los propios médicos. De esta manera, no nos sorprende que gigantes tecnológicos como IMB con su Watson, Google o Apple estén dedicando sus tecnologías de analítica para la mejora de la salud y el tratamiento de las enfermedades. 

Por otro lado, las compañías tampoco son ajenas a la utilidad que estas tecnologías tiene en la RSC. En esa linea podemos encontrar numerosos ejemplos: 

• Mejora de la transparencia en materia medioambiental y social: recordemos que en 2014, el Parlamento Europeo aprobó la Directiva sobre información no financiera, con el fin de mejorar la transparencia de determinadas organizaciones en materia social y medioambiental. El uso del Big Data puede suponer una oportunidad para las empresas al avanzar hacia una transparencia activa y no pasiva de sus políticas e iniciativas, por ejemplo facilitando accesibilidad y reutilización por los grupos de interés de estos datos para crear conocimiento accesible y permanente. Así mismo, esto puede convertirse en un valor de marca que mejorar la confianza del consumidor ya que al compartir estos datos en teoría no hay posibilidad de engaño. 

• Producción sostenible y respetuosa con el medioambiente: la Industria 4.0 (en la que se combinan las tecnologías del big data, la IA e IoT) permite disponer de datos recogidos en tiempo real sobre consumo energético y productividad. Las empresas pueden comparar estos datos con modelos históricos o incluso simulaciones tipo “digital twin”. Además el cruce de estos datos con con datos externos( por ejemplo de la red eléctrica, transportes o factores medioambientales) pueden ayudar a mejorar la eficacia energética, la optimización de recursos o la reducción de la obsolescencia de los equipos y en definitiva a disminuir su huella de carbono. 

• Desarrollo de «empresas saludables»: algunas empresas han comenzado a ofrecer a sus trabajadores el uso de dispositivos wearables para recoger datos de salud y actividad. El análisis de estos datos permite la detección de riesgos laborales evitables, la predicción de bajas o el análisis de hábitos y promoción de estilos de vida saludable que en redundarán en beneficio de los trabajadores y de la propia empresa. 

PhD. Alejando García García, profesor del Máster en Dirección de Marketing y Comercio Internacional, especialista en Analytics, Big Data y Business Intelligence.