La Era del Algoritmo

“Tecnología” es una palabra divertida, sumamente maleable: reconocemos como tecnología sólo a los artefactos recientes del desarrollo humano. En un sentido más que metafórico, tecnología es aquello que aparece en el mundo después de graduarnos. Llamamos tecnológicas a empresas como Google, Facebook y Amazon porque la última gran revolución económica y social ha girado alrededor de internet, pero hace casi dos siglos la novedad era el tren, y las empresas tecnológicas hicieron fortunas inmensas cubriendo las estepas del Lejano Oeste con vías férreas entre tiros con los indios y asaltos de bandidos, convenientemente inmortalizados en las películas de John Wayne. Calderas con ruedas reemplazando al caballo y a la diligencia. Las startups son tecnológicas porque ello les proporciona la capacidad para competir con el establishment.

Lo que la tecnología brinda a una startup es, principalmente, escalabilidad. Esto no sólo se debe a que las startups suelen carecer de los profundos bolsillos de un negocio ya establecido y deben conseguir hacer mucho con recursos muy limitados, sino a que frecuentemente la estrategia ganadora de una startup pasa por ofrecer un producto superior a un precio inferior, pero marginalmente rentable, y obtener con rapidez las economías de escala que la conviertan en un monopolio de facto. Porque hay muchas maneras de competir pero bien pocas de ganar. No encuentro mejor forma de resumirlo que con la franqueza de Jack Welch, CEO de General Electric y profesor en MIT: “hazlo primero, hazlo más barato, hazlo mejor o vete a casa”.

El ejemplo claro lo tenemos en Google: Sergei Brin y Larry Page crearon la compañía alrededor de PageRank, el algoritmo de su tesis doctoral que permitía clasificar automáticamente la relevancia de un sitio web y así facilitar las búsquedas en internet. Mucho más escalable que la tecnología usada por los negocios establecidos de la época: habitaciones llenas de individuos navegando constantemente la red y clasificando manualmente la información.

Curiosamente en 1998 Google puso a la venta su tecnología por 1 millón de dólares porque los fundadores preferían continuar estudiando en Stanford, pero tanto AltaVista como Yahoo declinaron la escandalosa oferta. Yahoo tuvo aún otra oportunidad de para adquirir Google en el 2002, pero el acuerdo se cayó después de meses de duras negociaciones porque Terry Semel, el CEO de Yahoo, consideró exagerado el precio que le pedían entonces, 5 billones de dólares.

Según escribo estas líneas al inicio de Septiembre del 2016, Google y su compañía matriz Alphabet tiene una capitalización de mercado superior a 500 billones de dólares. Eso es creación de valor como la copa de un pino. Mientras tanto, en Julio de este mismo año se anunció que Yahoo alcanzó un acuerdo para vender sus propiedades de internet a Verizon por 4.83 billones de dólares. Conviene recordar que Microsoft propuso en el 2008 comprar todo el negocio de Yahoo por 44.6 billones de dólares. Eso, señores, es destrucción de valor.

Un algoritmo derrotó a una industria, y este es un hecho que se ha repetido con frecuencia desde que la computación distribuída se encuentra en la punta de lanza de la tecnología. AirBnb, Uber y Taskrabbit son los referentes actuales a nivel mundial, seguidos de un gran número de compañías que explotan oportunidades de mercado más específicas en la sharing economy, crowdsourcing y crowdfunding. Mediante mercados digitales que automatizan el intercambio de servicios entre individuos, la tecnología de nuevo nos permite alcanzar esa escalabilidad que posibilita la disrupción de una industria establecida.

ai

¿Qué nos depara el futuro? Ya sabemos que las predicciones sólo son seguras si hacen hacia atrás, pero es muy probable que la siguiente gran revolución tecnológica provenga del mundo de la inteligencia artificial (IA), el conjunto de metodologías que permiten replicar procesos cognitivos humanos en una máquina.

Aquí existe un curioso renuncio, porque si bien como hemos dicho arriba tecnología es todo lo nuevo en el mundo, la IA está revestida del halo mágico con el que tendemos a tratar todo lo que toca de cerca los asuntos de nuestra mente humana. Rodney Brooks, profesor de IA en MIT, lo expresa de maravilla al hablar del efecto IA: “Cuando finalmente conseguimos entender una parte decimos ‘Oh! Eso es sólo computación’ y dejamos para la IA sólo los problemas sin resolver”.  Tengamos presente que elementos de IA se han estado “infiltrando” durante años en nuestra experiencia cotidiana, de formas a menudo imperceptibles: en la simple capacidad de etiquetar automáticamente a nuestros amigos en fotos, en la amable interactividad de un asistente virtual, en el comportamiento tenaz de un enemigo dentro de nuestros videojuegos favoritos.

Ahora los avances técnicos en campos como el deep learning a la vez que la disponibilidad de almacenes masivos de datos con diferentes niveles de estructuración (lo que se conoce como big data) nos van a permitir automatizar el análisis en dominios de la actividad humana que apenas unos años antes requerían un considerable conocimiento específico y así quedaban confinados al nicho, poco escalable, del experto y de la consultoría.

Por poner un ejemplo cercano, algoritmos inteligentes nos permiten en Ágora EAFI automatizar la tediosa tarea de analizar y clasificar la información fundamental no ya de una empresa sino de miles de ellas, encontrando patrones relevantes sin necesidad de habitaciones llenas de analistas financieros, los costes y quebraderos de cabeza que ello conlleva. Otro ejemplo que me parece sumamente interesante es Descartes Labs, una startup estadounidense que utiliza algoritmos de machine learning aplicados sobre fotos tomadas mediante satélites de órbita baja para predecir de forma más precisa el rendimiento de las cosechas. Mientras que el método que usa el departamento de agricultura (USDA), que consiste en recorrerse el país preguntando a los granjeros, produce una estimación cada mes, Descartes Labs actualiza la suya cada dos días. Imagine utilizar esta información privilegiada para negociar en el mercado de futuros. Tela marinera.

¿Y después? Si los avances en biotecnología están a la altura de nuestras expectativas, tal vez el algoritmo se convertirá en carne. Pero por favor córtenme aquí antes de que me salga la vena filosófica y les aburra aún más. ¡Un abrazo y hasta pronto!

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