Cómo los datos se han convertido en el activo más valioso de la tecnología

En los anales de la historia, el término «black gold» se refería tradicionalmente al petróleo, una mercancía que impulsó el crecimiento de las economías modernas, desencadenó guerras y condujo a la exploración de territorios desconocidos. En el siglo XXI ha surgido una nueva forma de black gold, intangible pero infinitamente más poderosa: los datos. Este preciado bien se ha convertido en la piedra angular de la innovación tecnológica, impulsando la evolución de la inteligencia artificial (IA), dando forma a las economías y transformando las industrias. Veamos cómo los datos se han convertido en el activo más valioso de la tecnología.

Tabla de contenidos

El poder económico de los datos

Los datos han trascendido su papel de mero recurso para la comprensión y las operaciones empresariales y se han convertido en un activo económico fundamental. Las empresas que poseen grandes cantidades de datos o tienen la capacidad de procesarlos y analizarlos de forma eficiente tienen un poder económico y una influencia considerables. Esta influencia no se limita a la industria tecnológica, sino que se extiende a todos los sectores, incluidos el sanitario, el financiero y el manufacturero, por nombrar algunos. El aprovechamiento eficaz de los datos puede dar lugar a innovaciones revolucionarias, perturbar sectores y crear nuevos mercados.

El potencial económico de los datos es inmenso. La capacidad de aprovechar la información de los datos se traduce en una ventaja competitiva para las empresas. El análisis predictivo, impulsado por los datos, permite a las empresas prever el comportamiento de los clientes, optimizar las estrategias de precios y racionalizar las cadenas de suministro. El análisis de datos es fundamental para la medicina personalizada, el diagnóstico y el descubrimiento de fármacos en la atención sanitaria. En el sector financiero, los algoritmos basados en datos impulsan las estrategias comerciales y las evaluaciones de gestión de riesgos. El alcance de los datos se extiende más allá de las industrias tradicionales, transformando campos como la agricultura a través de la agricultura de precisión y los sensores inteligentes.

El auge de la toma de decisiones basada en datos ha dado lugar a una próspera economía de los datos. Las empresas se especializan en agregar, depurar y enriquecer conjuntos de datos, convirtiéndolos en activos comercializables. El desarrollo de herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, combinado con los macrodatos, permite un uso más sofisticado y transformador de los datos. Industrias de todo el espectro reconocen el poder de los datos, impulsando la inversión en tecnologías y talento, con científicos y analistas de datos muy demandados.

El auge de los datos como mercancía

El auge de los datos como mercancía representa un cambio significativo en la economía mundial, donde el valor de los activos intangibles, concretamente los datos digitales, ha superado al de las mercancías físicas tradicionales. Esta transición refleja la creciente importancia de los datos para impulsar la innovación, mejorar la productividad y fomentar el crecimiento económico.

Según International Banker, el valor de los datos ha aumentado debido a los enormes volúmenes de que disponen los servicios financieros y otras organizaciones, junto con la capacidad de procesamiento casi ilimitada de la computación en la nube. Esto ha permitido la manipulación, integración y análisis de diversas fuentes de datos, transformándolos en un activo fundamental para el sector bancario y otros sectores. Robotics and Automation News ilustra esto aún más al observar el aumento exponencial de los dispositivos conectados a Internet, lo que ha llevado a la generación de cantidades asombrosas de datos diariamente. En 2018, había más de 22.000 millones de dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) activos, lo que pone de manifiesto la enorme escala de generación de datos y su valor potencial.

MIT Technology Review destaca los datos como una forma de capital, similar al capital financiero y humano, esencial para crear nuevos productos y servicios digitales. Esta perspectiva está respaldada por estudios que indican que las empresas que dan prioridad a la «toma de decisiones basada en datos» logran un rendimiento y una productividad significativamente mayores. En consecuencia, empresas ricas en activos de datos, como Airbnb, Facebook y Netflix, han redefinido la competencia dentro de sus sectores, lo que subraya la necesidad de que las empresas tradicionales adopten una mentalidad centrada en los datos.

La transformación de los datos en un bien valioso no es sólo una cuestión tecnológica o económica, sino que también conlleva importantes implicaciones para la privacidad, la seguridad y la gobernanza. A medida que las organizaciones aprovechan el poder de los datos para impulsar el negocio y la innovación, las consideraciones éticas en torno a la recopilación, el tratamiento y el uso de los datos adquieren una importancia cada vez mayor.

En resumen, el auge de los datos como mercancía marca un hito en la economía digital y pone de relieve el papel fundamental de los datos en la configuración del futuro panorama económico, el impulso de la innovación y la redefinición de los paradigmas tradicionales de la industria.

Retos y ética de la adquisición de datos

El discurso sobre los retos y la ética de la adquisición de datos y la aplicación de la inteligencia artificial (IA) abarca diversas consideraciones, que reflejan la intrincada red de cuestiones morales, sociales y jurídicas que plantea la tecnología moderna. A medida que la IA se integra cada vez más en diversas facetas de la vida cotidiana, su potencial para transformar las industrias, mejorar la eficiencia y contribuir al bienestar de la sociedad va acompañado de importantes retos éticos y sociales. Estos retos giran en torno a la privacidad, la discriminación, la responsabilidad, la transparencia y el papel primordial del juicio humano en la era de los sistemas autónomos de toma de decisiones (OpenMind, Harvard Gazette).

El uso ético de los datos y la IA implica un enfoque matizado que abarca no solo el aspecto del cumplimiento legal, sino también las obligaciones morales que las organizaciones y los desarrolladores tienen para con las personas y la sociedad en general. Esto incluye garantizar la privacidad a través de la anonimización y la privacidad diferencial, promover la inclusión mediante la búsqueda activa de diversas fuentes de datos para mitigar los sesgos sistémicos y mantener la transparencia sobre cómo se recopilan, utilizan y comparten los datos. Las prácticas éticas de recogida de datos hacen hincapié en la importancia del ciclo de vida de los datos, garantizando la responsabilidad y la exactitud desde el punto de recogida hasta su eventual eliminación (Omdena, ADP).

Por otra parte, el panorama ético de la IA y el uso de datos se extiende al tratamiento de las preocupaciones sobre el desempleo y las implicaciones sociales de la automatización. A medida que la IA sigue automatizando tareas tradicionalmente realizadas por humanos, se plantean cuestiones sobre el futuro del trabajo, la desigualdad socioeconómica y el impacto medioambiental. Las consideraciones éticas también incluyen la automatización de los procesos de toma de decisiones, que pueden beneficiar o perjudicar a la sociedad en función de las normas éticas codificadas en los sistemas de IA. La posibilidad de que la IA agrave las disparidades existentes y el riesgo de que los seres humanos queden moralmente marginados a medida que la toma de decisiones se delega cada vez más en las máquinas subrayan la necesidad de un marco ético global que rija el desarrollo y la implantación de la IA (Centro Markkula de Ética Aplicada).

En este contexto, los principios de transparencia, equidad y gestión responsable de los datos y las tecnologías de IA constituyen la base de la práctica ética. Se anima a las organizaciones a ser transparentes sobre sus prácticas de datos, garantizar la equidad en los resultados de la IA para evitar la amplificación de los sesgos, y participar en la deliberación ética para navegar por la compleja interacción de intereses y valores contrapuestos. La adhesión a estos principios tiene como objetivo aprovechar los beneficios de la IA y el análisis de datos, salvaguardando los derechos individuales y promoviendo el bienestar de la sociedad (ADP).

¿Cómo se utiliza el «nuevo Black Gold«?

1. Detección de emociones faciales basada en IA

Visión general: Esta aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar las expresiones faciales y detectar emociones. Esta tecnología proporciona información sobre las emociones y el comportamiento humanos y se utiliza en diversos campos, como la seguridad, el marketing y la atención sanitaria.
Utilización de datos: Al entrenarse en vastos conjuntos de datos de imágenes faciales etiquetadas con estados emocionales, la IA puede aprender a identificar expresiones sutiles, lo que demuestra el papel crítico de los datos diversos y extensos en la mejora de la precisión del algoritmo.

2. Sistemas de control de la frescura de los alimentos

Resumen: Una aplicación práctica que emplea la IA para controlar la frescura de los alimentos de la nevera. Utiliza el reconocimiento de imágenes y el aprendizaje automático para detectar signos de deterioro o caducidad.
Datos necesarios: Este sistema se basa en un amplio conjunto de datos de alimentos en distintos estados de frescura, aprendiendo de las señales visuales para predecir con precisión cuándo un alimento puede estar en mal estado. Así, reduce el desperdicio y garantiza la seguridad sanitaria.

3. La IA conversacional revolucionada

Resumen: Los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, Gemini, Claude y otros, son modelos lingüísticos de última generación desarrollados por OpenAI que simulan conversaciones similares a las humanas, proporcionando respuestas que pueden ser indistinguibles de las de un humano. Se utilizan en atención al cliente, marketing, educación y entretenimiento.
Fundación de datos: El desarrollo de los LLM requirió un amplio entrenamiento en diversos datos lingüísticos de libros, sitios web y otras fuentes textuales, lo que pone de relieve la necesidad de grandes y variados conjuntos de datos para lograr una comprensión y generación matizadas del lenguaje humano.

4. Generación de datos sintéticos para el entrenamiento de IA

Resumen: Para abordar los problemas de privacidad y la escasez de determinados tipos de datos de entrenamiento, algunos proyectos de IA están recurriendo a la generación de datos sintéticos. Esto implica la creación de conjuntos de datos artificiales que imitan los datos del mundo real, lo que permite el desarrollo continuo de la IA sin comprometer la privacidad.
Aplicación de los datos: Estos proyectos ilustran el uso innovador de algoritmos para generar nuevos puntos de datos, demostrando cómo las necesidades únicas de datos amplían los límites de lo que es posible en la investigación y el desarrollo de la IA.

¿Qué son los servicios y plataformas de rastreo?

Los servicios y plataformas de rastreo son herramientas de software e infraestructuras especializadas diseñadas para navegar e indexar sistemáticamente el contenido de los sitios web de Internet. Estos servicios visitan las páginas web, leen su contenido y siguen los enlaces a otras páginas del mismo sitio o de sitios diferentes, cartografiando así la estructura de la web. Los datos recogidos a través de este proceso pueden incluir texto, imágenes y otros contenidos multimedia, que luego se utilizan para diversos fines, como la indexación web para motores de búsqueda, la recopilación de datos para la investigación de mercados, la agregación de contenidos para el seguimiento de noticias o medios sociales, y más. Las plataformas de rastreo suelen ofrecer API o interfaces de usuario que permiten rastreos personalizados basados en criterios específicos, como búsquedas de palabras clave, especificaciones de dominio o tipos de contenido. Esta tecnología es fundamental para que los motores de búsqueda ofrezcan resultados actualizados y para que las empresas y los investigadores recopilen y analicen datos web a gran escala.

He aquí algunos ejemplos prácticos para que puedas entender un poco más el concepto:

1. Common Crawl

Visión general: Common Crawl es una organización sin ánimo de lucro que ofrece un archivo masivo de datos rastreados por Internet. Rastrea la web a gran escala, proporcionando acceso a petabytes de datos, incluidas páginas web, enlaces y metadatos, todos ellos disponibles gratuitamente para el público.
Utilidad para la adquisición de datos: Common Crawl es instrumental para investigadores, empresas y desarrolladores que buscan analizar datos web a escala sin desplegar sus propios rastreadores, democratizando así el acceso a datos web a gran escala.

2. Bright Data (antes Luminati)

Visión general: Bright Data es reconocida como una de las principales plataformas de datos web, que ofrece soluciones integrales de web scraping recopilación de datos. Proporciona herramientas para la recopilación de datos tanto con código como sin código, atendiendo a diversas necesidades, desde la simple extracción de datos hasta la compleja inteligencia de datos.
Características y aplicaciones: Gracias a su sólida infraestructura, que incluye una amplia red de proxies y herramientas avanzadas de recopilación de datos, Bright Data permite a los usuarios extraer datos de Internet de forma ética. Es compatible con diversos casos de uso, desde la investigación de mercado al análisis de la competencia, garantizando el cumplimiento de la normativa y la obtención de datos de alta calidad.

3. Herramientas para desarrolladores: Playwright, Puppeteer y Selenium

Resumen: Para aquellos que buscan un enfoque más práctico del web scraping, las herramientas para desarrolladores como Playwright, Puppeteer y Selenium ofrecen marcos para automatizar los entornos de navegación. Estas herramientas son esenciales para los desarrolladores que crean rastreadores personalizados que navegan y extraen datos de páginas web mediante programación.
Uso en la recopilación de datos: Al aprovechar estas herramientas, los desarrolladores pueden crear scripts sofisticados que imitan los patrones de navegación humana, evitan los desafíos de captcha y extraen puntos de datos específicos de páginas web complejas, lo que permite estrategias de recopilación de datos precisas y específicas.

4. Plataformas de recopilación de datos sin código

Panorama general: Reconociendo la demanda de métodos de recopilación de datos más simples y accesibles, varias plataformas ofrecen ahora soluciones sin código que permiten a los usuarios raspar y recopilar datos web sin escribir una sola línea de código.
Impacto en la adquisición de datos: Estas plataformas reducen la barrera de entrada para la recopilación de datos, haciendo posible que usuarios sin conocimientos técnicos recopilen datos para análisis, estudios de mercado o agregación de contenidos, ampliando aún más el grupo de personas y organizaciones que pueden aprovechar los datos web.

Ejemplos de plataformas de recogida de datos sin código

1. ParseHub

Descripción: ParseHub es una herramienta de web scraping potente e intuitiva que permite a los usuarios recopilar datos de sitios web utilizando una interfaz de apuntar y hacer clic. Puede manejar sitios web con JavaScript, redirecciones y AJAX.
Sitio web: https://www.parsehub.com/

2. WebHarvy

Descripción: WebHarvy es un software de web scraping visual que puede raspar automáticamente imágenes, textos, URL y correos electrónicos de sitios web utilizando un navegador incorporado. Está diseñado para usuarios que prefieren un enfoque visual de la extracción de datos.
Sitio web: https://www.webharvy.com/

3. Import.io

Descripción: Import.io ofrece un conjunto más completo de herramientas de integración de datos y capacidades de web scraping. Permite la extracción de datos sin código desde páginas web y puede transformar e integrar estos datos con diversas aplicaciones.
Sitio web: https://www.import.io/

4. DataMiner

Descripción: DataMiner es una extensión del navegador Chrome y Edge que permite raspar datos de páginas web y en varios formatos de archivo como Excel, CSV o Google Sheets. Ofrece plantillas de scraping de datos prefabricadas y una interfaz de apuntar y hacer clic para seleccionar los datos que desea extraer.
Sitio web: Encuéntralo en la Chrome Web Store o en los complementos de Microsoft Edge.
Estas plataformas varían en capacidades, desde simples tareas de scraping a funcionalidades más complejas de extracción e integración de datos, atendiendo a una amplia gama de necesidades de los usuarios sin requerir conocimientos de codificación.

Otras grandes opciones de herramientas de web scraping

1. APIFY

Descripción: Apify es una plataforma de automatización y web scraping basada en la nube que utiliza Puppeteer, Playwright y otras tecnologías para extraer datos de sitios web, automatizar flujos de trabajo e integrarse con varias API. Ofrece una biblioteca de actores (scrapers) listos para usar en las tareas cotidianas y permite a los usuarios desarrollar soluciones personalizadas.
Sitio web: https://apify.com/

2. SCRAPINGBEE

Descripción: ScrapingBee es una API de web scraping que maneja navegadores sin cabeza y proxies rotatorios, permitiendo a los usuarios raspar sitios web desafiantes fácilmente. Es compatible con Puppeteer y Playwright, lo que permite a los desarrolladores ejecutar tareas de scraping con mucho JavaScript sin bloquearse.
Sitio web: https://www.scrapingbee.com/

3. BROWSERLESS

Descripción: Browserless es un servicio en la nube que proporciona una forma escalable y fiable de ejecutar scripts de Puppeteer y Playwright en la nube. Está diseñado para desarrolladores y empresas que necesitan automatizar navegadores a escala para tareas de web scraping, pruebas y automatización sin gestionar su infraestructura de navegadores.
Sitio web: https://www.browserless.io/

4. OCTOPARSE

Descripción: Aunque Octoparse en sí es principalmente una herramienta de web scraping sin código, proporciona opciones avanzadas que permiten la integración con scripts personalizados, incorporando potencialmente Puppeteer o Playwright para tareas específicas de extracción de datos, especialmente cuando se trata de sitios web que requieren interacción o ejecutan JavaScript complejo.
Sitio web: https://www.octoparse.com/

ZENROWS

Descripción: ZenRows es una API de web scraping que simplifica el proceso de extracción de datos web y el manejo de proxies, navegadores y CAPTCHAs. Es compatible con Puppeteer y Playwright, lo que facilita a los desarrolladores la extracción de datos de aplicaciones web modernas que dependen en gran medida de JavaScript.
Sitio web: https://www.zenrows.com/

Mirando al futuro

A medida que tecnologías de IA como ChatGPT y DALL-E 3 siguen evolucionando, impulsadas por ingentes cantidades de datos, los investigadores han expresado su preocupación por una posible escasez de datos de entrenamiento de alta calidad para 2026. Esta escasez podría impedir el crecimiento y la eficacia de los sistemas de IA, dada la necesidad de grandes conjuntos de datos de alta calidad para desarrollar algoritmos precisos y sofisticados. Los datos de alta calidad son cruciales para evitar sesgos e imprecisiones en los resultados de la IA, como se ha visto en casos en los que la IA ha reproducido comportamientos indeseables a partir de fuentes de entrenamiento de baja calidad. Para hacer frente a esta inminente escasez de datos, el sector podría recurrir a algoritmos de IA mejorados para utilizar mejor los datos existentes, generar datos sintéticos y explorar nuevas fuentes de contenidos de alta calidad, incluida la negociación con propietarios de contenidos para acceder a recursos hasta ahora sin explotar. Estas estrategias pretenden sostener el desarrollo de las tecnologías de IA y mitigar las preocupaciones éticas ofreciendo potencialmente una compensación por el uso de los contenidos de los creadores.

De cara al futuro, la importancia de los datos, comparados con el nuevo black gold o oro negro, está a punto de crecer exponencialmente, anunciando un futuro próspero en innovación y oportunidades. Los avances previstos en las tecnologías de procesamiento de datos, como la computación cuántica y la computación de borde, prometen mejorar la eficiencia y la accesibilidad del análisis de datos, transformando el panorama del análisis de la información. La aparición de los datos sintéticos se perfila como una solución innovadora para navegar por los problemas de privacidad, permitiendo el desarrollo de la IA y el aprendizaje automático sin comprometer la privacidad individual. Estas innovaciones indican un horizonte rebosante de potencial para cambios transformadores en la recopilación, el análisis y la utilización de los datos.

Sin embargo, el verdadero reto y la oportunidad residen en democratizar el acceso a este enorme caudal de información, garantizando que los beneficios de los datos no se limiten a unos pocos elegidos, sino que se compartan con toda la comunidad mundial. El desarrollo de modelos equitativos de intercambio de datos e iniciativas de datos abiertos será crucial para nivelar el terreno de juego, ofreciendo a las empresas emergentes, los investigadores y las comunidades infrarrepresentadas la oportunidad de participar y contribuir a la revolución impulsada por los datos. A medida que navegamos por este futuro prometedor pero complejo, dar prioridad a las consideraciones éticas, la transparencia y el uso responsable de los datos será fundamental para fomentar un entorno en el que la innovación y las oportunidades puedan florecer para todos, abordando eficazmente los retos de la escasez de datos y dando forma a un futuro enriquecido por los avances impulsados por los datos.

Conclusión

La elevación de los datos a la categoría de activo más valioso de la tecnología marca una transformación fundamental en nuestra economía y sociedad mundiales. Este cambio refleja un cambio más profundo en nuestras prioridades colectivas, reconociendo el inmenso potencial de los datos para catalizar la innovación, impulsar la expansión económica y resolver retos complejos. Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. A medida que aprovechamos este nuevo oro negro, las consideraciones éticas y las repercusiones sociales de nuestros esfuerzos basados en los datos adquieren una importancia cada vez mayor. Garantizar que los beneficios de los datos se distribuyan equitativamente y que se dé prioridad a la privacidad, la seguridad y el uso ético es esencial para fomentar la confianza y la sostenibilidad del avance tecnológico.

Nos encontramos con oportunidades sin parangón y profundos retos a la hora de navegar por el futuro panorama tecnológico impulsado por las vastas reservas de datos. El potencial de los datos para mejorar vidas, racionalizar industrias y abrir nuevas fronteras del conocimiento es inmenso. Sin embargo, este potencial debe equilibrarse con la vigilancia frente a los riesgos de uso indebido, sesgo y desigualdad derivados de la proliferación incontrolada de datos. La elaboración de políticas, marcos y tecnologías que salvaguarden los derechos individuales al tiempo que promuevan la innovación será crucial para hacer realidad toda la promesa de los datos. Los esfuerzos de colaboración entre los gobiernos, las empresas y la sociedad civil para establecer normas y estándares para el uso de los datos pueden ayudar a garantizar que el progreso tecnológico sirva a los intereses más amplios de la humanidad.

De cara al futuro, el viaje de los datos como piedra angular del avance tecnológico no ha hecho más que empezar. La exploración de este nuevo black gold seguirá reconfigurando nuestro mundo, ofreciendo vías a posibilidades antes inimaginables. Sin embargo, la medida exacta de nuestro éxito en este empeño no estará en la cantidad de datos recopilados ni en los sofisticados algoritmos desarrollados, sino en lo bien que aprovechemos este recurso para mejorar el bienestar humano, fomentar el desarrollo sostenible y salvar las brechas que nos separan. En este empeño, nuestra creatividad colectiva, compromiso ético y espíritu de colaboración serán nuestros activos más valiosos, guiándonos hacia un futuro en el que la tecnología, impulsada por los datos, beneficie a toda la humanidad.

Esto es todo por hoy.

Fuentes: