Las nuevas generaciones y los datos

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La historia se repite. Las nuevas generaciones pasan a las existentes a una velocidad inimaginable.

Si hace unos años éramos nosotros los que sabíamos cómo programar el vídeo para que nuestros padres pudieran graba una película, ahora son nuestros hijos los que nos tienen que enseñar cómo funcionan algunas de las tecnologías con las que no nos atrevemos a interaccionar.

Con la explotación de los datos pasa exactamente lo mismo.

 

Patrón de conducta

A lo largo de mi vida profesional he tenido la oportunidad de tener reuniones y entrevistas con directivos, cargos medios y empleados de todo tipo de organizaciones. Analizando las respuestas de los diferentes interlocutores, he visto que hay un patrón que se repite muy a menudo. Es el siguiente:

• Si la persona supera cierta edad, suele ser reacio al cambio que supone confiar en los datos para mejorar la toma de decisiones dentro de la organización, su departamento o su día a día.
• Si la persona se encuentra por debajo de cierta edad, está mucho más abierta a incorporar cambios en sus procesos con el fin de obtener mejoras en la toma de decisiones gracias al análisis de datos.

¿Porqué se da este patrón?

Llegados a este punto, mi hipótesis se basa en tres aspectos que considero claves:

  • La formación de personas por encima de cierta edad no incluyó en su día el análisis de datos como vehículo para la mejora en la toma de decisiones.
  • La reticencia al cambio en personas acostumbradas a lo largo de los años a trabajar de una manera concreta es contraproducente a la hora de incorporar nuevos procesos para la toma de decisiones.
  • La inseguridad producida por el miedo a perder esa importancia que la persona pueda tener en la organización al suponer que la toma de decisiones será basada en datos y no en la experiencia de la persona (cuando en realidad, la persona continuará tomando las decisiones, solamente que de forma más informada), hace que se vea el análisis de datos como una amenaza a su puesto de trabajo.

Esto no deja de ser una hipótesis, pero veamos cómo probablemente una persona de menor edad encajaría en cada uno de estos aspectos:

  • La formación superior actual incluye en muchos casos pinceladas sobre el análisis de datos y la transformación digital de las organizaciones gracias a las nuevas tecnologías, entre las que se incluyen las herramientas analíticas.
  • La reticencia al cambio desaparece a medida que disminuye la edad de la persona, ya que a menor edad es más evidente que la persona debe aprender cosas nuevas, incluyendo nuevos procesos y nuevas maneras de trabajar y tomar decisiones.
  • La inseguridad a tempranas edades se produce más por el hecho de no saber y no poder adquirir nuevos conocimientos que por otro hecho. Incluir nuevas maneras de trabajar no hace más que sumar capacidades y habilidades a la persona.

Para poder superar esa barrera que muestra el patrón, es necesario que los empleados reciban la formación adecuada. Esta formación incluye no solamente formación focalizada en los conceptos y herramientas de análisis de datos, sinó también con énfasis en los beneficios que puede suponer para el empleado el hecho de abrazar el cambio. Entre ellos destacan las oportunidades de promoción, mejora en la eficiencia en el trabajo, en los resultados y en la satisfacción en el puesto de trabajo.

Jóvenes, Aunque Sobradamente Preparados

Dando formación en la universidad y en escuelas de negocios he visto hasta qué punto la nuevas generaciones están preparadas. Cierto es que les falta cierta experiencia en muchos casos, pero los conocimientos que tienen algunos de los alumnos que he tenido ha llegado a sorprenderme.

A nivel tecnológico, tienen acceso a una gran cantidad de plataformas y herramientas. Disponen de ordenadores potentes donde poder ejecutar sus pruebas de concepto. Y si necesitan más recursos, los hallan en proveedores de servicios en el cloud.

A nivel teórico, Internet les proporciona todo aquello que necesitan, a menudo de forma gratuita.

A nivel de actitud respecto al análisis de datos, las nuevas generaciones creen en los beneficios que aportan a la toma de decisiones. Han crecido en la era digital. Han visto cómo los asistentes de sus teléfonos inteligentes, tabletas y ordenadores son capaces de utilizar todos los datos que recaban para ofrecerles servicios, para facilitarles tareas y para hacer que su vida sea más fácil, entretenida e interesante. Es por eso que no hace falta convencerles de los beneficios del análisis de datos.

Pero lo mejor de todo es que disponen de tiempo y energía para adentrarse en este fantástico mundo de la analítica de datos. Eso hace que nos encontremos con gente muy capacitada a pesar de su juventud.

Conclusión

La gente joven tiende a estar más receptiva a la hora de incorporar procesos de análisis de datos en la toma de decisiones que las personas de edad superior.

Es posible ayudar a las personas reticentes a incluir la toma de decisiones basada en el análisis de datos, para que se adhieran a esta realidad. Para ello es necesario una formación en diferentes aspectos, incluyendo tanto la tecnología como los beneficios que recibirá la persona.

Las nuevas generaciones han tenido acceso a formación y recursos, y han dispuesto de tiempo para experimentar con los datos. Eso les hace unos firmes creyentes en el análisis de datos. El futuro es suyo.

Ética y Big Data

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Hablar de Big Data en un ámbito no tecnológico significa hablar de muchos datos, mucha información, y a menudo, de un cierto miedo debido a la información que puede extraerse de tantos datos.

Si nos centramos en este último aspecto, entramos dentro de las teorías conspiratorias de grandes corporaciones y gobiernos para poder espiar a los clientes y a los ciudadanos.

El objetivo de este artículo es ofrecer una visión general de esta realidad relacionando Big Data con la ética.

Análisis avanzado

Big Data permite analizar una gran cantidad de datos, más allá de los límites del Business Intelligence (BI) tradicional.

Disponer de un gran volumen de datos abre la puerta al análisis avanzado de éstos. Entre estos análisis avanzados encontramos la obtención de correlaciones entre variables, creación de modelos predictivos, agrupación en base a diferentes técnicas como clasificación, clustering, etc.

Con esta capacidad de análisis, es posible obtener información que en el pasado, por las limitaciones del BI tradicional, no era posible obtener. Esto significa un mejor conocimiento de las fuentes de información y sus relaciones, y una mejor base de conocimiento.

Mejor toma de decisiones

El hecho de disponer de más y mejor conocimiento implica una mejora en la toma de decisiones por parte de las organizaciones.

Es obvio que las organizaciones desean obtener el máximo nivel de detalle en su búsqueda de conocimiento. De esta manera, pueden tomar decisiones más ajustadas a cada uno de los individuos (clientes, habitantes, etc.) del estudio analítico.

El objetivo de las organizaciones está, en parte, en la eficiencia de sus procesos y la maximización de los beneficios, ya sea económicos (en empresas) como de servicio a los individuos (en la administración) y reducción de costes. Y esa eficiencia es directamente proporcional al nivel de detalle del conocimiento sobre el cual se basan las decisiones. Por ejemplo, no es lo mismo tomar decisiones a partir de datos globales sobre los clientes de una empresa que sobre cada uno de ellos.

Ante esta premisa, es evidente que el deseo de las organizaciones es el de llegar a un nivel de detalle alto para poder tomar las mejores decisiones.

Uso de la información

Un alto nivel de detalle puede llegar a suponer la trazabilidad de los individuos hasta la mínima expresión.

Un escenario donde queda patente este nivel de detalle es el de los datos que pueden ser obtenidos a partir de los teléfonos móviles. Algunos ejemplos de datos generados a partir de un teléfono móvil son las llamadas, la geolocalización, la navegación web y la actividad en redes sociales. El volumen de datos generado tan solo con estas aplicaciones es inmenso y está asociado a un individuo.

¿Implica ese nivel de detalle y la toma de decisiones sobre estos datos un problema ético? Veamos un ejemplo a partir de las llamadas de teléfono.

La compañía telefónica, el fabricante del móvil y hasta el fabricante del sistema operativo del móvil podrían tener acceso a las llamadas que realizamos y recibimos. El uso de esta información está totalmente prohibido por ley excepto en el caso de existencia de una orden judicial que autorice a las fuerzas del estado a monitorizar o analizar esa información y hasta a realizar escuchas. Por tanto, ¿es posible que las empresas con acceso a estos datos los usen con un nivel de trazabilidad a nivel de usuario? Posible es, pero el riesgo penal por el uso de esos datos es tan alto que es lógico pensar que una organización no hará uso de esa información. Es más, el mero hecho de almacenar esa información es un alto riesgo para la organización en caso de ataque informático que deje al descubierto esa información. Cierto es que las compañías telefónicas deben almacenar el registro de llamadas de manera centralizada como parte de su sistema de facturación, pero el resto de empresas citadas no lo necesitan. En su caso, su uso seguramente se restringe a la obtención de información agregada para la mejora de procesos en su hardware y software.

Permisos de explotación de datos

Otro tema a tener en cuenta es el de los permisos que los usuarios otorgan a las organizaciones para el uso de los datos.

¿Quién no se ha leído toda la letra pequeña a la hora de firmar un contrato? ¿Quién no ha aceptado las condiciones de uso de un dispositivo o de un software sin leerse todo el contrato? Os recomiendo, como curiosidad, este artículo sobre la letra pequeña.

En estos contratos, por lo general, el usuario acepta que el proveedor pueda recabar datos de uso con diversos fines. Entre éstos se puede encontrar el uso comercial y la venta de datos a terceros. Por tanto, al aceptar las condiciones estamos cediendo esos datos para su uso.

En otras palabras, parte de ese riesgo en la explotación de datos corresponde al usuario, que cede los datos generados de manera individual.

Conclusión

El potencial de Big Data al tratar datos masivos abre la puerta a la realización de análisis avanzado. Éste permite la toma de decisiones con un nivel de detalle mínimo.

La trazabilidad de los individuos es posible con este detalle mínimo, lo cual justifica la existencia de dudas respecto a la privacidad del individuo.

La cesión de datos corresponde únicamente al individuo y la realiza por voluntad propia.

Cualquier actividad que viole el contrato de aceptación de datos es punible, ya que la ley no permite el uso de datos personales sin el consentimiento del individuo.

La ética es un concepto ambiguo que depende de cada individuo. Ante la duda sobre la ética de la organización a quien cedemos nuestros datos, probablemente lo mejor sea no cederlos.