BAQUIA

¡El conocimiento está por las nubes! (y II)

Felipe García, Presidente KNOWDLE FOUNDATION

(Viene de la primera parte)

El síndrome de “Diógenes Data o Big Data”

Hace un rato he leído que “a lo largo de la semana del 22 de abril y dentro de la Big Data Week, se han convocado en Madrid varios encuentros que se desarrollarán tanto en la sede de Quiero salvar el mundo haciendo marketing, como en el Centro de Innovación del BBVA, Medialab Prado y el Hub Madrid”.

Después justo de nuestro Segundo Congreso Nacional de Conocimiento Abierto e Inteligencia Colectiva en el Zinc Shower, que ha sido todo un éxito.

Y lo primero que viene a la mente es que el Big Data es a Internet lo que el reciclaje a la sostenibilidad. Es decir, que no se trata de optimizar la basura, sino de ¡no generar basura!

Seguro que mi querida Odile Rodríguez de la Fuente estará totalmente de acuerdo conmigo. El respeto a nuestro planeta, a nuestro ecosistema y por ende a nosotros mismos no reside en limpiar la gran basura que generamos, sino en no generar basura, y si la generamos que sea lo más asimilable por el medio ambiente que se pueda.

Un ejemplo en el Zinc Shower, cuando terminamos, los escenarios y la arquitectura efímera diseñada por Cuarto y Mitad. Al acabar todos nos llevamos nuestro pabellón y ni rastro. Se trata de que cuando terminamos el impacto de la actividad del hombre sea nulo o casi nulo.

Pues, con los datos creo que pasa lo mismo. El problema de la basura en general, y de la basura informativa, en particular es “NO utilizar la inteligencia”.

La cantidad de datos en nuestro mundo ha sido una explosión, y el análisis de grandes conjuntos de datos -los llamados big data- se convertirá en un elemento esencial de la competencia, que sustenta las nuevas olas de crecimiento de la productividad, la innovación y el excedente del consumidor”, según una investigación de MGI y Oficina de Negocios de Tecnología de McKinsey. El informe señala que “los datos han arrasado en todas las industrias y funciones de negocios y ahora son un factor importante de la producción, junto con el trabajo y el capital. Estimamos que, para 2009, casi todos los sectores de la economía de EE.UU. tenían por lo menos un promedio de 200 terabytes de datos almacenados (dos veces el tamaño de EEUU minorista de almacén de datos de Wal-Mart en 1999) por empresa, con más de 1.000 empleados”.

Pues bien, esto no es sino el Síndrome de Diógenes aplicado a la información. Según Wikipedia, es un trastorno del comportamiento que afecta, por lo general, a personas de avanzada edad que viven solas. Se caracteriza por el total abandono personal y social, así como por el aislamiento voluntario en el propio hogar y la acumulación en él de grandes cantidades de basura y desperdicios domésticos. En 1960 se realizó el primer estudio científico de dicho patrón de conducta, bautizándolo en 1975 como síndrome de Diógenes. Esta denominación es cuestionable, pues hace referencia a Diógenes de Sinope, filósofo griego que adoptó y promulgó hasta el extremo los ideales de privación e independencia de las necesidades materiales (lo que se conoce como cinismo clásico); por tanto, desde el punto de vista histórico y conceptual, la acumulación de cualquier tipo de cosas es lo contrario a lo preconizado y practicado por el citado filósofo.

Las empresas de almacenamiento están encantadas. Pero, seamos sinceros: ¿cuántos datos almacenamos que nunca utilizamos para nada?

Cuando no utilizamos la inteligencia, tenemos el que yo denomino “Síndrome de Diógenes Data”.

Business Intelligence: un buen intento

Efectivamente, ya hace tiempo que pensé que con Business Intelligence, o Inteligencia de Negocio, queríamos evitar tener información almacenada por si acaso para tratar de hacer algo con ella. Pero igualmente, hace tiempo que comprendí que “verdes las han segado”, porque lo que querían las empresas del sector informático es seguir facturando grandes cantidades de dinero a las empresas por informes la mar de bonitos que la única inteligencia que tenían era la de presentarlos bien bonitos, porque era el ejecutivo de turno el que debería interpretarlos adecuadamente. Es decir que si teníamos algo de “inteligencia natural” podríamos mejorar nuestras decisiones.

Pensé que podría dar paso a la verdadera aplicación de la Inteligencia Artificial a la mejora de la competitividad de la empresas. Pero nada… de eso llegamos a la moda del Big Data.

Algunas empresas sí que hicieron cosas interesantes y rápidamente fueron compradas y absorbidas.

Collaborative Intelligence frente a Business Intelligence

Bien, nuestra solución, desde KNOWDLE y KINCUBATOR, al problema de Big Data fue diseñar un motor de inteligencia colaborativa que aplicado al sector de audiovisual, permitiera:

– Extraer información de fuentes reputadas y convertirlas en conocimiento.

– Refinar ese conocimiento para poder aplicarle inteligencia.

– Diseñar un algoritmo de inteligencia colaborativa que proporcionara un atisbo de inteligencia en forma de recomendador

Disponer dicho conocimiento en forma de servicio para que al proporcionar valor añadido al usuario éste pudiera incorporarlo a sus aplicaciones móviles.

– Ccrear las bases de la economía del conocimiento bajo una arquitectura que optimizara el rendimiento del usuario sin generar más residuo que la huella cognitiva (versión avanzada de la huella digital), que es un residuo capaz de generar valor por sí mismo.

Y creamos las Bases de “La tienda del Conocimiento” y de la arquitectura de nube inteligente bajo el modelo KaaS (knowledge as a service), IIaaS (Intelligent as a Service) y WaaS (Wisdom as a Service) que presentamos en la siguiente figura:

Tienda kaas

Es la que denominamos WECLOUD Architecture o incluso “WeBIOCloud Architecture” cuando utilizamos reglas bioinspiradas para mejorar la ecoeficiencia de nuestro sistema.

¿Y por qué somos mas eficientes? Por dos motivos singulares y relevantes:

1) El primero, porque nuestro algoritmo tiene memoria, es decir, cada decisión del usuario y sus relaciones es inteligente y contiene todo el valor para optimizar la siguiente decisión

2) Y porque, si se genera algún residuo, la huella cognitiva es un residuo con valor añadido que se puede recoger de forma comprimida para su reusabilidad futura.

Hemos avanzado mucho. Este mes hacemos nuestro segundo aniversario como Asociación, y aún nos queda más por investigar y por optimizar y desarrollar.

Pero nos queda algo importante en el haber: las bases de una economía real del conocimiento y una serie de prototipos demostradores de que la tecnología está, funciona, con profundos fundamentos matemático-científicos, y sobre todo, una arquitectura elegante y funcional.

Si queréis conocerlo y participar, no tenéis más que uniros a nuestra asociación y/o fundación. KNOWDLE y sus empresas 3.0 os mostrarán soluciones muy innovadoras y eficaces, sobre todo eficaces en una nube inteligente y bioinspirada.


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