Rendidos a los algoritmos

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Las personas se enfrentan a ellos constantemente en las acciones cotidianas. A pesar de lo positivo, existe el riesgo de que la evolución tecnológica supere la capacidad humana y no se pueda controlarlos

Un día como cualquier otro, Juan revisa el clima en una aplicación y, al ver que va a llover, decide agarrar el paraguas para salir de la casa. Al subirse al auto, le habla al teléfono y este reconoce la pregunta; inmediatamente coloca la ruta más rápida para llegar a la oficina. Luego le pide al móvil que lea los mails. Entran 44 a la casilla, pero 14 van a spam de forma directa.

Cuando llega al trabajo, un lector de huella dactilar le habilita la entrada. Se acomoda en la oficina y LinkedIn le notifica con quién podría conectarse. Al mismo tiempo, le llega un correo de Amazon con una recomendación de tres libros que pueden ser de su agrado.

Minutos más tarde, recibe una llamada del banco para alertarlo sobre movimientos sospechosos en su tarjeta de crédito. Juan busca “fruade” en Google y el buscador enseguida lo corrige: “¿Quisiste decir ‘fraude’?” Al terminar la jornada, ya en su casa, ingresa a Facebook y encuentra tres avisos de eventos interesantes.

Hoy en día, todo esto es posible para Juan, como para cualquier otro individuo, gracias a los algoritmos que están detrás de estas redes.

Pablo Sartor, director académico de la Escuela de Negocios IEMM, explicó a Cromo que se denomina algoritmo a “cualquier procedimiento conformado por pasos bien definidos para resolver familias de problemas concretos”. Hoy, una persona, en pocos minutos, “se ve expuesta a al menos 20 algoritmos en las acciones cotidianas”.

Pero ¿qué son?
El término nace de la latinización de Al-Jwārizmī, nombre de un célebre matemático y astrónomo persa que desarrolló su actividad en el siglo IX. En sus obras de álgebra y aritmética propuso numerosos métodos para la resolución de ecuaciones y cálculo de raíces, de manera sistemática. “Esto le valió el honor de que se generalizara el uso del término”, contó Sartor.

Los algoritmos siempre existieron pero solían ser “no digitales”. Por ejemplo, en la cocina. Para cocinar un budín se siguen pasos muy detallados, incluyendo pruebas e iteraciones. “Pinchar con un escarbadiente y, si sale húmedo, esperar 10 minutos más y volver a pinchar”, indica la receta. Eso no es más que un algoritmo.

El cambio se generó con la llegada de internet. La red “permite que las máquinas estén mucho más informadas, tanto en volumen como en tiempo real, dándoles la capacidad de generar respuestas al instante. Antes demoraban días y ahora responden en milésimas de segundos”, sostuvo el experto.

En la actualidad el uso de algoritmos se volvió masivo y es mucho más económico. Antes del nacimiento de internet, las personas podían ejecutar acciones en su computadora personal, pero no estaban conectados a una red.

Ahora, los usuarios están más orientados por los algoritmos. Y están en todos lados. Hoy, un individuo compra un celular de bajo costo y tiene acceso a través de la nube a un “poder de cómputo infernal” que da respuesta a tiempo real. “Gracias a internet y a la nube no estoy limitado a mi computadora. Tengo cómputos infinitos”, apuntó Sartor.

El crecimiento de internet y otras tecnologías masificadas conllevó a formar algoritmos mucho más informados –de volumen y en tiempo real– y de alcance masivo. Se da una mayor conexión entre personas, una geolocalización y una enorme capacidad de cómputo. “Mi móvil no limita la capacidad de procesamiento, sino que aprovecha en tiempo real la enorme capacidad de un servidor “en la nube”, agregó Sartor. Esta evolución permite una “full life 24/7”.

A la vez, los algoritmos facilitan el desarrollo de las plataformas típicas, como Facebook, LinkedIn, Amazon, entre otras. “Estas redes son las que tiran de la evolución de internet: más alcance, más ancho de banda”, acotó el ingeniero.

Colaboración
Existen familias de algoritmos, que actúan de forma segura basadas en un previo estudio. Son llamados commodities. Por otro lado, para que servicios como Netflix o Google se desarrollen, necesitan de la ayuda de los usuarios. Las personas “colaboran” con los algoritmos. Por ejemplo, cuando al entrar a una página se solicita que se señalice en qué recuadros aparece un auto, esto tiene dos fines. Primero, para asegurarse que el usuario es un humano y, segundo, para entrenar al algoritmo. “Miles y miles van entrenando a la máquina”, apuntó Sartor.

Los que sobresalen
Existen algoritmos de todo tipo y color, pero hay cinco que lograron destacarse notoriamente del resto: Facebook, Netflix, Twitter, Amazon y Google.

Sartor entiende que estas plataformas lograron resaltar por una cuestión de “círculo virtuoso”. Debido a que son las más masivas, generan una mayor recaudación para invertir en su desarrollo y mejora. “Son empresas que tienen más fondos para dedicar a desarrollar y contratar investigadores, doctores y nerds”, explicó a Cromo.

En un artículo publicado en el diario argentino Clarín sobre algoritmos se sostiene que a diferencia de los algoritmos convencionales, que responden a una fórmula matemática elemental, los que utilizan Facebook, Google y Amazon aprenden a resolver tareas mientras procesan datos y devuelven contenidos filtrados. Estas plataformas están calibradas para ofrecer información de interés del usuario.
La evolución de los algoritmos ha sido y es útil para los individuos. “Piensan por nosotros en un montón de cosas”, señaló Sartor. Sin embargo, las máquinas llegan a un volumen de datos que les permite tomar hasta mejores decisiones que una persona.

“El machine learning es fantástico. Las máquinas se capacitan, aprenden y se vuelven muy buenas para pronosticar, diagnosticar, clasificar y agrupar información. Generan conocimiento”, explicó el ingeniero. El problema se sitúa en que una computadora le puede enseñar a otra máquina en un segundo, pero no así a un humano. Por lo que, si un día un sistema general falla y deja de funcionar, las personas no lo van a comprender.

“Aprender para una máquina termina siendo calcular millones de números. Es como que vos le preguntaras a la computadora y te diera el resultado final. Está aprendiendo cosas que se van de escala para nuestro cerebro”, explicó el experto.

A medida que se afina el desarrollo de los algoritmos de las aplicaciones, las personas no serán “capaces de entender los aprendizajes ni tampoco aplicarlos sin auxilios de ellas”.

Algoritmos dominantes
Netflix

La empresa se encargó de depurar procesos de selección, recopilación y análisis de datos sobre los gustos de los usuarios durante años. Creó un algoritmo de aprendizaje que recalcula el perfil de recomendaciones de más de 250 millones de usuarios cada 24 horas. La precisión del trabajo permite deducir los hábitos de consumo, estados de ánimo o patrones de comportamiento. Algunos de los datos recabados indican con qué frecuencia se conecta el abonado, cuánto tiempo consume y qué contenido provoca maratones.

Facebook

Su algoritmo madre cuenta con un aprendizaje automático que detecta lo que se muestra en los muros de los usuarios. Asimismo, parte sustancial de su actividad se sustenta en el “Me gusta”, que cuenta con más de 100 mil variables. Estas se cruzan con el comportamiento de los usuarios, los comentarios, los enlaces, las interacciones y las páginas seguidas.

Google

El algoritmo de Google sufre una mutación al menos 500 veces año. Es decir, un cambio cada 17,5 horas. En general son cambios pequeños que no alteran el posicionamiento. Solo cinco veces al año se dan modificaciones radicales. La empresa utiliza el perfil de la cuenta de Gmail o la dirección de IP del usuario para detectar los temas de más interés de la persona. Asimismo, se analizan los enlaces en los que pasa más tiempo.

Twitter

En 2016, la red cambió su algoritmo y realizó una selección de los mejores contactos. Se estableció la modalidad de puntuar los mensajes por nivel de relevancia. Algunos de los aspectos que se tienen en cuenta son la proximidad geográfica, si lleva fotos o links y comentarios.

Amazon

Se trata de un mecanismo de búsqueda simple que reconoce palabras aunque estén mal escritas, al igual que Google. A la vez, cuenta con sugerencias sobre productos similares que ayudan al usuario.