Así lo expresó Walter Sosa Escudero, doctor en Economía por la Universidad de Illinois, quien brindó una charla titulada: «Big Data: Límites y Desafíos en tiempos de ChatGPT» en la UNRC. Fue en el marco de la presentación del Centro de Investigación y Análisis en Economía (CIANECO) de la Facultad de Ciencias Económicas.
El reconocido especialista habló sobre los desafíos y límites de estas tecnologías en los tiempos de ChatGPT. Sostuvo que “el gran desafío es conocer en qué punto el aluvión de datos es garantía de información”.
En diálogo con CBAHOY, el Dr. Walter Sosa Escudero comentó que la línea divisoria entre Big Data, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial es muy difusa. “Si bien todos estos conceptos quieren decir cosas distintas, es mucho más lo que tienen en común”, afirmó.
Por tales motivos, durante la charla que brindó en la FCE, el especialista abordó los alcances y límites que tienen estas tecnologías que forman parte de nuestra cotidianeidad, como así también de los desafíos que tenemos por delante para aprovechar estas herramientas sin caer en fundamentalismos.
“Por lo general, cuando aparece una tecnología nueva, por razones difíciles de entender, la gente tiende a agrietarse, es decir, están los que piensan que esta tecnología va a resolver todos los problemas o quienes consideran que esto es una moda pasajera. Lo cierto es que todo esto es correcto. La Inteligencia Artificial, el ChatGPT, Big Data y Machine Learning tienen mucho de revolución y también un componente de moda pasajera”, expresó. De todos modos, consideró que “lo más interesante tiene que ver con sus ventajas y desventajas”.
Por otro lado, manifestó que es complejo establecer límites porque no se sabe exactamente el potencial que tiene la inteligencia artificial, dado que cambia permanentemente.
“Es muy difícil detenerse a definir cosas que son revolucionarias porque eso hace que uno lo vaya a querer cambiar en un rato, pero si yo tuviera que dar una definición del Big Data creo que tiene que ver con esta masividad del dato producto de interactuar con cosas que están interconectadas como los celulares, las propias redes sociales, etc.”, dijo Sosa Escudero a la hora de brindar una definición temprana y tentativa.
Según el especialista en econometría y estadística aplicada a cuestiones sociales, “la Big Data tiene que ver con esta profusión de datos masivos que surgen de interactuar con cosas que están interconectadas”.
Foto: El decano de la FCE Guillermo Mana junto a Marcos Herrera (docente) y el esp. Walter Sosa Escudero
¿Más datos es sinónimo de calidad informativa?
El profesor titular de Econometría en la Universidad Nacional de La Plata e investigador invitado del Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS) sostuvo que “la visión más inocente de este fenómeno es pensar que porque uno tiene más datos tiene más y mejor información”, pero advirtió que no es así.
En esta línea agregó: “Uno puede tener un montón de datos y tener poquita información”. Por otro lado, indicó que “el Big data, al contrario de lo que muchos creen, es un fenómeno que deja muchos agujeros informativos”. Según Walter Sosa Escudero, “más datos no se traducen en más información”.
En este panorama, consideró que, ante la proliferación de datos, uno de los desafíos es poder categorizar fenómenos en donde antes no teníamos ningún tipo de datos. En otras palabras, explicó: “Hasta no hace mucho tiempo, para tener las preferencias de los consumidores había que tener o hacer un focus group o una encuesta, mientras que ahora esa información está dando vuelta en las redes sociales”.
“Mientas un restaurante le cambia el gusto a la salsa y los clientes se dan cuenta si le gusta o no pueden pasar minutos. Desde ese punto de vista, Big Data suma información que antes no estaba, pero también es información muy ruidosa”, relató.
Advirtió que estamos entrando en una etapa “en donde el que gana no es el que tienen capacidad de procesar datos, sino el que tiene la capacidad de pensar qué tipo de preguntas se pueden responder con datos”.
“Cómo hacer para ir de una manera más eficiente de un lugar al otro es una respuesta que surge de tener datos como puede ser Google Maps, en cambio, la pregunta a cuánto va valer el dólar la semana que viene o quién va a ser el próximo presidente no tiene nada que ver con los datos”, diferenció.
Un algoritmo puede decir con muchísima precisión cómo ir de un lugar a otro, pero señaló que nadie tiene la menor idea a cuánto va a estar el dólar la semana que viene, ni quién será el próximo presidente.
Ciencia tradicional con nuevas tecnologías
En este plano, sostuvo que otro de los desafíos tiene que ver con “volver al cuerpo de la ciencia tradicional porque muchas veces ciertas predicciones confiables de la ciencia son las que brindan las respuestas”. “Es muy importante entender que, así como hay logros enormes propios de la tecnología, hay lugares en donde uno tiene que ser escéptico. Hay que entender que muchas veces la propia ciencia predice cosas que, a priori, son impredecibles”, valoró.
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“Creo que el desafío es interaccionar mejor entre lo que aportan los datos y el desarrollo de las ciencias tradicionales”
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Opinión pública, Big Data y política
El especialista manifestó que la política es algo que está atravesado por la opinión pública. Sostuvo que “la elección es un dato estadístico por excelencia y que a la larga va a ganar quien saque más votos, no quien tenga razón”.
Manifestó que “todo el espectro de la política está atravesada por lo que la gente opina de las cosas”. En este marco, señaló que “entender las preferencias de los votantes tiene un enorme componente de comprender qué es lo que opinan los ciudadanos de las políticas públicas”.
Explicó que “las consecuencias de una buena o mala política, desde el punto de vista de cómo las percibe el ciudadano, se puede conocer prácticamente de forma instantánea porque en las redes sociales está dando vueltas la opinión que tiene la gente en torno al ámbito público, entonces yo creo que ahí hay un potencial enorme”.
Walter Sosa Escudero consideró que “el Big Data es una buena tecnología para conocer el termómetro social”. Sostuvo que antes entender el humor social requería mucha habilidad o mucha tecnología y ahora los resultados de una medida antipática se reconocen al instante. “Eso es importante en política porque lo que opina la gente importa mucho, a la larga la gente vota al dirigente por lo que opina, no por lo que las cosas son”. En este marco, subrayó la importancia que tiene el manejo de la opinión pública.
¿Dato mata relato?
Al ser consultado sobre qué hay de cierto en el dicho «dato mata relato», el especialista consideró que es una afirmación engañosa. Argumentó que “los datos existen porque existe el relato y el relato está porque existe el dato. Es decir, los datos te llaman la atención desde la perspectiva de cierta explicación de los fenómenos, pero a su vez, la explicación de los fenómenos se sustenta en datos”.
A modo de ejemplo relató: “Si yo considero que falta nafta porque hay histeria en la gente, los datos de qué es lo que opina la gente son muy importantes, ahora si falta nafta por un fenómeno económico, la opinión de la gente pasa a ser de segundo orden y lo que importa es la negociación que impide el abastecimiento. Por abstracto que parezca, el dato sugiere el relato y el dato el relato”.
Por último, el especialista manifestó que Big Data, ChatGPT, etc., son tecnologías y como cualquier remedio viene con indicaciones y contraindicaciones. “Hay cosas que son muy buenas, otras que son muy malas y otras que no sabemos cómo funcionan. Lo que tenemos que hacer con ChatGPT y con Big Data es lo mismo que hicimos con otras tecnologías, es decir, tratar de entender cómo funciona, aprovechar todo lo bueno y tratar de que no surja lo malo”, concluyó.
