La ética en el mundo del Big Data

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos
A medida que aumenta el uso y el potencial del Big Data, crece el debate sobre la ética de los datos. La tecnología no es el problema, sino cómo la instruimos y para qué la utilizamos. Imagine que todo lo que hace cada día está monitorizados o series ve. En qué sitio está en ese momento (geolocalización móvil y reconocimiento facial). Qué libros lee. Qué facturas tiene y si es buen pagador o no… Todo. Y ahora imagine que toda esa información conjunta se utiliza para asignar un rating a cada ciudadano. Una calificación que influirá en su posibilidad de obtener un crédito con ciertas condiciones y, quizá en el futuro, también en su posibilidad de conseguir o no ciertos empleos, ir a determinada universidad o acceder a una vivienda concreta. ¿Ciencia ficción? No. Sobre esto se trabaja en China para –dicen– valorar la confianza y credibilidad de sus 1.300 millones de ciudadanos: el sistema Social Credit System se está desarrollando en fase piloto con voluntarios para, de momento, operaciones financieras. Se implantará totalmente en 2020.
¿Dónde está la línea que separa un buen de un mal uso o abuso del poder de los datos y los algoritmos?, se pregunta Rachel Botsman, madre filosófica de la economía colaborativa, en su último libro Who can you trust? How technology brought us together and why it might drive us apart. Y todo esto antes de que saltara el escándalo Facebook por el uso de los datos de sus usuarios para, supuestamente, influir en campañas políticas.
Empecemos por el principio. El problema no es la tecnología. El Big Data o Data Analytics y las técnicas de Inteligencia Artificial que lo refuerzan, tienen múltiples usos que, sin duda alguna, contribuyen al desarrollo de la sociedad. Ya se utilizan para investigar enfermedades hoy incurables como el cáncer, para anticipar epidemias y enfermedades, para organizar ayudas humanitarias a gran escala, para controles de inmigración en las fronteras, para diseñar ciudades, edificios u hogares inteligentes, para prevenir el fraude, para reforzar la seguridad en los servicios públicos… Además de muchas otras posibilidades que permiten mejorar la eficiencia de las empresas y su atención a clientes.

Por ello, la ética debe estar implícita en todo el ciclo de vida del Big Data. Empezando por su recolección: por ejemplo, ¿son válidos los datos oficiales de una población si deliberadamente se ha excluido cierta etnia? Siguiendo por lo más complejo, el algoritmo utilizado: ¿Qué validez tendría un juicio apoyado en la alta probabilidad de volver a delinquir que apunta el rating criminal de ese individuo según unos datos sesgados? Estos ejemplos ilustran que es un error pensar que, frente a la subjetividad humana, los datos, el Big Data, son siempre acertados y objetivos. Y no necesariamente. Los datos pueden estar sesgados, mal combinados, manipulados o, simplemente, mal interpretados porque se basaron en algoritmos que resultan erróneos.
De momento, las empresas no parecen estar poniendo mucho foco en la cuestión ética. La citada encuesta global de KPMG entre directivos de Data Analytics mostraba que solo el 13% de las compañías se declaraba excelente en términos de privacidad y ética en el uso de los datos, aunque en otros aspectos relacionados, como cumplimiento normativo, sacaban mejor nota. En el futuro, es probable que las compañías empiecen a crear comités o subcomités que traten la gestión ética de los datos. Los ciudadanos y el resto de stakeholders acabará imponiéndolo.
Referencias:
- Calle, Consuelo. La ética del Data [Cómo aplicamos la ética en el Big Data]. KMPG Tendencias. Recuperado de https://www.tendencias.kpmg.es/2018/04/etica-big-data/
- Grupo PowerData. Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. PowerData. Recuperado de https://www.powerdata.es/big-data