Repasemos un ejemplo cotidiano: una familia dedica la tarde del sábado a visitar un centro comercial. Tarjetas de fidelidad, conexiones wifi abiertas y demás sensores van recopilando datos de los consumidores a medida que van interaccionando con los diferentes establecimientos. Hablamos por tanto de grandes volúmenes de datos.

La actual regulación europea de protección de datos (RGPD) es un asunto especialmente sensible para las empresas, ya que introduce un cambio radical en la forma de hacer las cosas en materia de seguridad y privacidad de los datos personales. Hasta el punto de que las propias autoridades de control comunitarias aconsejan seguir de manera temprana un enfoque progresivo para su adaptación a cada organización. Pero, antes de dar un solo paso, es preciso realizar un completo análisis previo, o assessment, en cinco etapas.

El cliente actual piensa en ir de compras como una experiencia personal más de su día a día. Y esta forma de vida quiere que sea lo más productiva posible, ya sea en la tienda, de forma online, por el televisor o desde cualquier dispositivo móvil. Adquirir un artículo resulta más fácil y rápido que nunca. Lo cierto es que las tecnologías ya ofrecen posibilidades para que esta costumbre de salir de compras sea aún más gratificante.

Los casos de fraude contra entidades financieras siguen proliferando en todo el mundo, ya sean en cajeros, tarjetas o compras online. Por ejemplo, a finales del año pasado, se detectó a un grupo de ciberdelincuentes que atacaba remotamente cajeros automáticos en más de una docena de países de toda Europa, incluida España.  Este ataque, que utilizaba software infectado que obligaba a las máquinas a expender dinero, fue detectado por la firma rusa de seguridad Grupo IB y es uno más de los ejemplos de ciberdelito que apuntan a este tipo de instituciones.

El concepto de inteligencia artificial, tan explotado en el género de ciencia ficción, está más cerca que nunca de hacerse realidad. Todo tipo de máquinas, vehículos o dispositivos podrán aprovechar muy pronto las nuevas capacidades cognitivas para entablar conversaciones con nosotros, como si de otro ser humano se tratara. O, al menos, escuchar nuestras preguntas y ofrecer respuesta por diferentes vías.

Encontrar un comportamiento anómalo dentro de un conjunto de datos puede resultar tan difícil como encontrar una aguja en un pajar. O no…

A veces resulta más fácil explicar qué no es una determinada cosa. Precisamente esto les pasa a muchas personas con Watson: tienen claro qué no es, pero no acaban de entender qué es exactamente. Vamos a ver si conseguimos desentrañar un poco esta palabra clave que campa a sus anchas por Internet.

Data visualization es el preludio del análisis. La visualización, así entendida, es la aplicación del razonamiento analítico en una interfaz visual. Las herramientas de data visualization, al igual que las distintas técnicas que pueden emplearse para ello, logran sintetizar la información, independientemente de su volumen y características, para arrojar luz sobre masas de datos que, de otra forma, resultarían imposibles de procesar y muy costosas (en tiempo y recursos) de abordar para su análisis.

Hablar de aprendizaje cognitivo es hacerlo de IBM o de Watson. Sin embargo, hoy día, la red de horizontes cognitivos (Cognitive Horizons Network) se extiende hacia las principales universidades del mundo. El MIT, la Universidad de Illinois, la de Michigan, la Universidad de Maryland (UMBC) o la de Montreal (MILA) son algunos de los componentes de un entramado de instituciones, científicos y algoritmos que tratan de acelerar el desarrollo de la tecnología ocupándose de aspectos tan revolucionarios como las tecnologías conversacionales, la vídeo comprensión, el deep learning, los entornos cognitivos o la ciberseguridad cognitiva.