Datos inteligentes: Navegando la próxima frontera de IoT y Big Data

Recopilar datos nunca ha sido tan simple. Con solo unos clics, las empresas pueden acceder a las tecnologías cloud más avanzadas, listas para capturar y almacenar vastas cantidades de información. Sin embargo, hace una década, escalar la recopilación de datos era un privilegio reservado para grandes empresas que podían costear servidores costosos e ingenieros especializados.

Hoy, el Internet de las Cosas (IoT) convierte cada dispositivo en generador de datos. Para 2020, una sola persona era responsable de producir 1.7 MB de datos cada segundo. Aún más impactante, un vehículo autónomo puede generar 11 TB de datos en un solo día —cifras que solo se proyectan en aumento.

Para científicos de datos, la abundancia de información es tanto una bendición como un desafío. Cuando un nuevo modelo de deep-learning alcanza 92 % de precisión, la respuesta instintiva es culpar a datos insuficientes. "Si recopilamos más datos, el modelo mejorará", solemos decir, esperando que la cantidad resuelva todos los problemas.

Esto lleva a una pregunta crítica: ¿Cuántos datos son realmente suficientes? Y, más importante, ¿cuántos datos se vuelven excesivos?

En círculos de machine-learning, esta preocupación rara vez se expresa, aunque Big Data puede ser una responsabilidad de 40 zettabytes. Si los datos son el nuevo petróleo, deben refinarse; la acumulación incontrolada amenaza sostenibilidad y seguridad.

Quizás el problema real es que Big Data no es la respuesta definitiva para IA. Necesitamos reconsiderar qué estamos recopilando.

La digitalización temprana exigía selección cuidadosa de datos debido a altos costes, fomentando responsabilidad y enfoque en calidad. A medida que almacenamiento y poder de cómputo se abarataron, la cantidad superó a la calidad, convirtiendo los datos en una commodity. Ya no nos preguntamos si los datos que recopilamos realmente añaden valor.

Los datos envejecen y se degradan. No toda la información se crea igual —cientos de selfies tienen valor analítico muy diferente que una base de datos médica exhaustiva. Procesar datos obsoletos o redundantes desperdicia recursos y puede engañar a los modelos.

Aunque almacenamiento más barato y cómputo más rápido son tranquilizadores, solo mantienen el ritmo si la experiencia humana evoluciona junto a la Ley de Moore. Sin discernir qué datos realmente informan decisiones, corremos riesgo de ahogarnos en ruido en lugar de derivar insight.