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El escritor es analista de tecnolog\u00eda.<\/em><\/p>\n La tecnolog\u00eda est\u00e1 llena de narrativas, pero una de las m\u00e1s ruidosas y persistentes se refiere a la inteligencia artificial y algo llamado “datos”. <\/p>\n La IA es el futuro, se nos dice, y se trata de datos, y los datos son el futuro, y deber\u00edamos poseerlos y tal vez recibir un pago por ellos. Y los pa\u00edses tambi\u00e9n necesitan estrategias de datos y soberan\u00eda de datos. Los datos son el nuevo petr\u00f3leo. <\/p>\n Esto es en su mayor\u00eda una tonter\u00eda. No existen los “datos”, no valen nada y, de todos modos, no te pertenecen. <\/p>\n Lo m\u00e1s obvio es que los datos no son una sola cosa, sino innumerables colecciones diferentes de informaci\u00f3n, cada una de ellas espec\u00edfica para una aplicaci\u00f3n en particular, que no se puede usar para nada m\u00e1s. <\/p>\n Por ejemplo, Siemens tiene telemetr\u00eda de turbinas e\u00f3licas y Transport for London tiene pases de boletos, y esos no son intercambiables. No puede usar la telemetr\u00eda de la turbina para planificar una nueva ruta de autob\u00fas, y si proporcion\u00f3 ambos conjuntos de datos a Google o Tencent, eso no los ayudar\u00eda a construir un mejor sistema de reconocimiento de im\u00e1genes. <\/p>\n Esto puede parecer trivial dicho sin rodeos, pero apunta a la inutilidad de afirmaciones muy comunes como “China tiene m\u00e1s datos”, \u00bfm\u00e1s de qu\u00e9 datos? Meituan entrega 50 millones de pedidos de restaurantes al d\u00eda, y eso le permite construir un algoritmo de enrutamiento m\u00e1s eficiente, pero no puede usar eso para un sistema de gu\u00eda de misiles. Ni siquiera puedes usarlo para crear entregas en restaurantes en Londres. Los “datos” no existen, simplemente hay muchos conjuntos de datos. <\/p>\n Por supuesto, cuando las personas hablan de datos, en su mayor\u00eda se refieren a “sus” datos: su informaci\u00f3n y las cosas que hace en Internet, algunas de las cuales son filtradas, agregadas e implementadas por empresas de tecnolog\u00eda. Queremos m\u00e1s controles de privacidad, pero tambi\u00e9n creemos que deber\u00edamos tener la propiedad de esos datos, donde sea que est\u00e9n. <\/p>\n El problema es que la mayor parte del significado de “sus” datos no est\u00e1 en usted sino en todas las interacciones con otras personas. Lo que publicas en Instagram significa muy poco: la se\u00f1al est\u00e1 en a qui\u00e9n le gustaron tus publicaciones y qu\u00e9 m\u00e1s les gust\u00f3, en lo que te gust\u00f3 y a qui\u00e9n m\u00e1s le gust\u00f3, y en qui\u00e9n te sigue, a qui\u00e9n m\u00e1s siguen y qui\u00e9n los sigue, y as\u00ed hacia el exterior en una malla de interacciones entre millones de personas. <\/p>\n Si me gusta su imagen, eso no es “mis” datos o “sus” datos solamente, y no vale nada sin ese contexto. No puedes llev\u00e1rtelo contigo porque en realidad no te pertenece, e incluso si lo tuvieras, no podr\u00edas conectarlo a TikTok, porque TikTok tiene una malla completamente diferente. <\/p>\n Esto llev\u00f3 a mi amigo, el gur\u00fa tecnol\u00f3gico Tim O’Reilly, a decir: \u201cLos datos no son el nuevo petr\u00f3leo. Es arena. Los datos son valiosos solo en la suma de millones. De hecho, esto puede ser cierto incluso sobre la base de un flujo de caja simple. Por ejemplo, en el primer trimestre de 2022, Meta obtuvo solo 99 centavos de flujo de caja libre por usuario activo diario por mes. <\/p>\n Esto se aplica incluso a los datos en los que puede decir de manera significativa que son suyos. Su uso de electricidad no se trata de otras personas, pero no es valioso por s\u00ed mismo, solo en el agregado de todo el uso dom\u00e9stico de electricidad en el sur de Londres o Brooklyn, o donde sea. Y, de nuevo, los datos no son intercambiables: una empresa de energ\u00eda el\u00e9ctrica necesita estos datos, pero no sirven para LinkedIn.<\/p>\n De hecho, para muchos de estos sistemas, el valor no est\u00e1 en absoluto en los datos, sino en el flujo de actividad que los rodea: el significado no est\u00e1 en la imagen o el video que publica, sino en c\u00f3mo reacciona la red ma\u00f1ana. Podr\u00eda ver a TikTok o PageRank como grandes “turcos mec\u00e1nicos”: todav\u00eda no tenemos una IA que pueda entender qu\u00e9 es cada p\u00e1gina, imagen o video en s\u00ed mismos, por lo que necesitamos humanos, todos nosotros, en el circuito en alg\u00fan lugar, en el punto correcto de apalancamiento, me gusta, vincular, hacer clic y mirar. Estos son sistemas, no datos, y el valor est\u00e1 en el flujo. <\/p>\n Hemos estado aqu\u00ed antes: la IA de hoy se parece mucho a las bases de datos de la d\u00e9cada de 1980. Ambas tecnolog\u00edas transforman lo que podemos hacer con la informaci\u00f3n y qu\u00e9 preguntas podemos hacer, y c\u00f3mo pueden funcionar las organizaciones. <\/p>\n Cuando las bases de datos eran nuevas, nos preocup\u00e1bamos, tal como lo hacemos ahora con la IA. Algunas de esas preocupaciones eran reales, pero hoy nadie pregunta si Estados Unidos tiene m\u00e1s bases de datos o si importa que SAP sea alem\u00e1n. Nadie en Davos habla de “colonialismo SQL”. <\/p>\n Estas tecnolog\u00edas no son activos estrat\u00e9gicos, cualquiera puede tenerlas, pero \u00bfpara qu\u00e9? Las bases de datos habilitaron las cadenas de suministro justo a tiempo y Walmart, y permitieron que Apple fabricara iPhones en China: esas son las preguntas estrat\u00e9gicas. Lo mismo es cierto para la IA y los datos. No es el aceite nuevo, solo m\u00e1s software. La verdadera pregunta es qu\u00e9 construyes con \u00e9l.<\/p>\n<\/div>\n