Mundo futuro
21/06/2022 (10:38 CET) Actualizado: 21/06/2022 (10:38 CET)

Adivinar el futuro al alcance de todos

Las técnicas de adivinación son una práctica tan popular como cuestionada. La ciencia, en cambio, prefiere hablar de predicción. Precisamente gracias a la informática, esta rama del conocimiento está alcanzando hoy día cotas extraordinarias de desarrollo

Juanjo autor web
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Adivinar el futuro al alcance de todos
Adivinar el futuro al alcance de todos

Para predecir con altas tasas de acierto hacen falta dos cosas. En primer lugar, un gran volumen de datos óptimos y adecuados para aquello que se quiera predecir. Y, en segundo lugar, la aplicación sobre dicha muestra de una serie de patrones estadísticos que extraigan de ella tendencias, ciclos y dinámicas repetitivas, las cuales permitirán anticipar los hechos del futuro a partir de la observación y tratamiento de los hechos del pasado y presente.

Un no experto puede generar fácilmente una predicción en solo unos segundos

La predicción, por lo tanto, es una ciencia basada más en el cálculo que en la intuición. Pues bien, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) acaba de anunciar en su web la difusión de un nuevo programa concebido para realizar operaciones predictivas. «Hacer predicciones con datos de series temporales suele requerir varios pasos de procesamiento de datos y el uso de complejos algoritmos de aprendizaje automático que tienen una curva de aprendizaje tan pronunciada que no son fácilmente accesibles para los no expertos –señala el MIT en su comunicado–. Para que estas potentes herramientas sean más fáciles de usar, los investigadores del MIT han desarrollado un sistema que integra directamente las funciones de predicción sobre una base de datos de series temporales ya existente. Su interfaz simplificada, a la que llaman tspDB (base de datos de predicción de series temporales), realiza todo el complejo modelado entre bastidores para que un no experto pueda generar fácilmente una predicción en solo unos segundos». 

Por tanto, el primer objetivo de este programa tspDB ha sido aumentar la sencillez de su manejo para hacerlo asequible a un público no demasiado especializado. Todo ello sin perder potencia y capacidad de adaptación a las más variadas fuentes de datos. Así, esta versatilidad se ha comprobado al instalar tspDB sobre una base de datos ya existente y ejecutar una consulta de predicción con unas pocas pulsaciones en unos 0,9 milisegundos, frente a los 0,5 milisegundos de una consulta de búsqueda estándar.

Los análisis predictivos se están utilizando en el campo de la salud para anticipar el desarrollo de determinadas enfermedades entre la población

UN MUNDO NUEVO

Otro objetivo que se han planteado sus diseñadores del MIT es que la aplicación sea de código abierto para que pueda ser personalizada sin problema por los usuarios que lo deseen. La diferencia de tspDB frente a otros programas predictivos es que no está concebido para una única materia, sino que ofrece la máxima versatilidad a las necesidades. Los análisis predictivos poseen una amplísima implantación en nuestro mundo. Por ejemplo, en el campo de la salud se están utilizando para anticipar el desarrollo de determinadas enfermedades entre la población, evaluar los riesgos y adoptar preventivamente las medidas adecuadas. Se estima que un 96% de los analistas de asistencia sanitaria emplean este tipo de herramientas informáticas para detectar futuras dolencias entre la ciudadanía, lo que permite reducir costes futuros.

CASI INFALIBLE

Otro campo de gran éxito para los análisis predictivos radica en el marketing y fidelización del cliente, la gran obsesión de las empresas que venden productos o servicios. Saber las posibilidades de que un cliente deje de consumir del catálogo de una corporación o abandone un servicio prestado permite adelantarse a su decisión y hacerle nuevas ofertas atractivas que eviten su marcha. Incluso en la lucha contra la delincuencia o el fraude contable, los programas predictivos han encontrado su hueco. 

Las fuerzas armadas están entre las organizaciones más interesadas en estas nuevas tecnologías predictivas

Por ejemplo, Mark J. Nigrini, profesor asociado en The College of New Jersey, donde enseña auditoría y contabilidad forense, diseñó Forensic Analytics. Una herramienta para revisar y mostrar cómo se pueden utilizar veinte pruebas sustantivas y rigurosas para detectar fraudes,errores, estimaciones o sesgos en los datos. Para cada prueba se muestran los datos originales con los pasos necesarios para llegar al resultado final. Las pruebas van desde panoramas de datos de alto nivel para evaluar la razonabilidad de los datos, hasta pruebas muy focalizadas que dan pequeñas muestras de transacciones altamente sospechosas.

LOS PROFETAS DEL PENTÁGONO

Indudablemente, las fuerzas armadas están entre las organizaciones más interesadas en estas nuevas tecnologías predictivas. En 2021, el Pentágono anunció que estaba gestando un macrosistema de información combinada procedente de muy diferentes fuentes para poder anticiparse a los hechos críticos para el país con varios días de adelanto. Para conseguirlo, tomaba los datos de satélites, radares, sensores subacuáticos, internet, agencias de espionaje y otros muchos servicios civiles. La inteligencia artificial se encargaba luego de escrutarlos para identificar amenazas, peligros, riesgos o movimientos extraños de potencias adversarias que habitualmente pasarían desapercibidos para los ojos humanos.

Sobre el autor
Juanjo autor web

Colaborador habitual de la revista Año/Cero y los programas La Rosa de los Vientos y El Dragón Invisible, entre otros. Actualmente, forma parte del podcast Falsa Bandera.

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Nº 386, Septiembre de 2022

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