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"El manejo de datos": un factor decisivo en el futuro de la economía digital.

Prof. Dr. Carlos Eduardo Daly Gimón

Recopilar datos es una tarea que no tiene nada de novedosa pues desde hace ya tiempo, décadas, las organizaciones de todo tipo compilan informaciones útiles para la toma de decisiones.

Pero la economía digital de nuestros tiempos ha permitido no solamente que el volumen de datos que se genera en los procesos económicos y sociales sea gigantesco, sino que su importancia y repercusiones tenga otras dimensiones y alcance.

Es decir, el Data Management, como suele denominarse hoy en día, va más allá, e involucra procesos de Gestión de Datos que los transforman, en su almacenamiento y tratamiento, en activos de las organizaciones para, finalmente, servir de fundamento a la eficiencia y la competitividad en los mercados.

Tal como lo conceptualiza el prof. Marcelo de Arregui en https://www.obsbusiness.school/blog/, son prácticas, tecnologías y políticas que sirven a las organizaciones a lo largo de su ciclo vital.

Con dos fines primordiales. El primero, obtener una visión más completa y detallada de sus clientes, el segundo, optimizar sus procesos internos y disminuir sus costos. Todo lo cual conduce, en fin de cuentas, a una toma de decisiones estratégicas más y mejor informadas.

No obstante, ello debe realizarse en el marco normativo diseñado por los legisladores, y bajo los parámetros más convenientes para la convivencia y  el funcionamiento del sistema económico y social.

Tanto el mal uso por parte de las organizaciones como la determinación de los límites en la Gestión de Datos, crean importantes dificultades en la economía digital que está llevando a los gobiernos a tomar medidas concretas para establecer unas  fronteras que limiten las actuaciones equivocadas de las organizaciones y que, de esta manera, no se conviertan en factores de desequilibrio en el mundo actual y en el futuro que se aproxima. 

Importantes empresas transnacionales, por ejemplo, utilizan los datos para lograr un mejor posicionamiento en los mercados y así incrementar sus ventas a niveles nunca antes conocidos. 

Es la práctica conocida como la tecnología de la Big Data. Utilizada en numerosos campos de la vida social, la Big Data se caracteriza por las "3 Vs":  la cantidad de datos disponibles, es decir, su volumen, la velocidad a la cual circulan los datos, que, como es de suponer, es cada vez mayor, y, finalmente, su variedad, que tiene que ver con la diversidad que caracteriza a los datos. Incluso, se considera que la veracidad, es decir, la confiabilidad de esos datos, y el valor que ellos tienen, como elementos definitorios de la Big Data.

Las principales tendencias que actualmente presenta el manejo de datos puede caracterizarse sobre la base de las siguientes variables: 1. El análisis predictivo sobre el comportamiento futuro de sus clientes. 2. El machine learning, aprendizaje automático.3.El Blockchain, como tecnología específica desarrollada a partir de las criptomonedas. 4. El Edge Computing, entendida como la capacidad de procesar la información a la mayor velocidad posible. 5. La Inteligencia Artificial, que ha pasado a ser como la capacidad de las computadoras y otros gadgets tecnológicos, de reproducir la inteligencia humana.

No obstante, la Big Data es una tecnología que si bien muestra un gran potencial, su uso presenta una serie de dificultades, que de manera resumida se pueden sistematizar así: 1. Detectar las verdaderas señales que envían los datos, lo cual requiere un "analista de datos" con la calificación adecuada para estos fines. 2. Lograr un almacenamiento efectivo de los datos, y de su integración.3. Tener base de datos rigurosamente elaboradas. 4. Actualizar la capacidad efectiva de las organizaciones en cuanto a los avances tecnológicos se refiere.

Los errores o equivocaciones en el manejo de datos que venimos de mencionar, generan dificultades y/o problemas particularmente delicados para los consumidores y para las grandes empresas. 

De allí que su regulación se haya convertido en un asunto vital para una coexistencia apropiada, en el contexto socio-económico de las naciones.

Existen dos modelos principales a este respecto. El primero de ellos se refiere al enfoque norteamericano que le da una manifiesta protección a sus grandes empresas tecnológicas, pero que cada día toma conciencia de que son oligopolios que crean distorsiones en los mercados y hay que supervisarlas. China, en cambio, desarrolla una perspectiva distinta en el sentido de que el Estado tiene un enorme control sobre la privacidad de los ciudadanos y las empresas, siendo esto último un medio para controlar la concentración económica y las eventuales crisis financieras. 

Aunque no representa un modelo pero sí una política por parte de los 27 Estados que conforman la Unión Europa, desde la Comisión Europea se tiene por prioridad establecer limitaciones sobre el manejo de datos de las grandes empresas tecnológicas que operan en sus territorios. Para ello han adoptado la aplicación de multas como mecanismo sancionatorio contra los oligopolios internacionales. A tal fin se ha formulado un cuerpo normativo que lo encabeza el Reglamento de Mercados Digitales (DMA), y le siguen el Reglamento de Servicios Digitales (RSD) y, más adelante, el Reglamento de Inteligencia Artificial (RIA).

Son tres estrategias distintas pero con un mismo fin: de que manera debe manejarse la Data Management en una economía digital que toma cada vez más relevancia en los procesos productivos de los distintos países, y que representará, en un futuro próximo, una cohabitación inevitable con los grandes empresas tecnológicas que lideran la economía global.