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Tecnología 22 jun 2017

Diez claves para una economía basada en datos

Es aún pronto para medir las implicaciones de la llamada Cuarta Revolución Industrial. La fusión de tecnologías comienza a borrar las líneas entre lo físico, lo digital y lo biológico. Elena Alfaro, de BBVA, explica cómo el futuro de las empresas digitales se basa en la manera en que utilicen los datos para crear y mejorar los servicios.

Los productos de de las firmas digitales son sus motores de datos o algoritmos, unidos a una excelente experiencia de cliente. Estos algoritmos son alimentados por datos en un proceso iterativo: cuántos más clientes tengan, mejores serán sus algoritmos.

Para Alfaro, Amazon y Netflix son un excelente ejemplo de éxito digital, donde el algoritmo detrás de sus operaciones ha hecho funcionar su modelo de negocio. “Lo digital se basa en datos y esto se aplica no solo a las empresas nativas digitales, sino a cualquier empresa o sector que quiera sobrevivir”, afirma.

En este sentido, el concepto de ‘data-driven’ significa utilizar los datos ya sea para apoyar la toma de decisiones o para eliminarla a través de un proceso de automatización. Por eso, cada compañía debe evaluar cómo utiliza los motores de datos en sus productos y procesos, explica.

¿Cómo impulsar una economía basada en datos en Europa? Elena Alfaro afirma que se debe abordar la innovación y la protección de los datos de manera coordinada, sin renunciar a ninguno de los dos.

Aunque no es una lista exhaustiva, Alfaro propone diez aspectos a tener en cuenta:

-Alfabetización en temas de datos para los ciudadanos: hoy en día tenemos una situación en la que las personas dan sus datos sin control, pero al mismo tiempo se quejan del uso de esos datos aunque pueda ser beneficioso para la sociedad, como en la investigación en temas de sanidad.

-Transparencia: es necesario que haya más transparencia en la forma en que las empresas y los gobiernos utilizan los datos. Se debe promover y considerar como una ventaja comercial, y no sólo como un tema de cumplimiento legal.

-Coordinación e investigación en seguridad de datos: se necesitan estándares globales que garanticen la protección contra el ciberdelincuencia, como por ejemplo, el uso de tecnologías DLT.

-Flujo de datos y almacenamiento: se ha hecho un esfuerzo en la UE con la iniciativa de flujo libre de datos, pero todavía se experimentan muchos retrasos al utilizar herramientas de almacenamiento en la nube.

-Protección e interpretación del algoritmo: las inversiones en el desarrollo de algoritmos son importantes y las empresas deben poder decidir si quieren protegerlos o abrirlos. La interpretabilidad de los algoritmos es también obligatoria en el Reglamento General de Protección de Datos ( GDPR) de la UE.

-El uso de datos anónimos y agregados: hay muchas oportunidades en el uso de este tipo de datos no personales, tanto para las empresas como para la sociedad en su conjunto. Sin embargo, todavía no está claro en qué casos se permite el uso de este tipo de datos.

-Promoción de políticas de datos abiertos: esto es esencial, y no sólo para el sector público. Hoy en día una empresa que abre sus datos se enfrenta a muchos más riesgos que recompensas. Esta es la razón por la que sólo unas pocas empresas lo están haciendo.

-Portabilidad de datos: el derecho a la portabilidad de datos en todos los sectores es una forma de promover la competencia leal y la innovación en los servicios. Esta portabilidad será obligatoria en 2018 en el sector financiero (PSD2), pero no para otros sectores.

-Armonización de la legislación sobre datos: esto debería tener lugar en toda la UE para que las empresas digitales puedan operar en todos los países sin fronteras.

-La inteligencia artificial: se tiene que examinar el impacto de la AI en el mercado laboral y ver qué se puede hacer para permitir una rápida adaptación.

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