Big data e Internet de las Cosas. Una segunda revolución industrial

Big data e Internet de las Cosas. Una segunda revolución industrial

Situación Actual y Cifras

El creciente uso de dispositivos móviles y el desarrollo de las redes sociales han dado lugar a una segunda revolución industrial, produciendo un crecimiento exponencial de datos disponibles a través de contenidos multimedia compartidos, junto con la existencia de tecnología que extrapola ingentes cantidades de datos estructurados y no estructurados, de diferentes fuentes, en diferentes formatos, en información analítica, que mejora las decisiones de negocio y ofrece la posibilidad de trazar, evaluar, analizar, medir, comparar datos, cifras, comportamientos, hábitos, quién hizo qué, cuándo y dónde – de manera casi instantánea, dando lugar a la era del Big Data y a la evolución del Internet de las Cosas, “IoT”.

Las cifras/estadísticas señalan que en 2010, había aproximadamente 80 millones de dispositivos M2M a nivel mundial, pero en 2020, se espera que esta cifra alcance los 50 billones americanos. En 2015, la Asociación de Electrónica de Consumo, “AAA”, espera que haya 25 mil millones de dispositivos conectados. Según la AAA, habrá 42 millones de coches inteligentes en 2017, y la Global Telecommunication Association,“GSMA”, predice que el Internet de las Cosas producirá $ 4.5 trillones (con una “t”) de ingresos en 2020- 635 mil millones dólares de los cuales procederán de servicios de juego y entretenimiento. Otros expertos prevén que el mercado mundial de soluciones IoT crecerá desde los $1.9 trillones del año 2014 hasta los $7.1 trillones (también americanos) en el año 2020.

Usos: Teleco, Bancario, Retail, Moda, Música, Inteligencia artificial, Robótica, Medicina

Para obtener el máximo impacto en los negocios, se requiere una combinación de personas, procesos y tecnología (herramientas de análisis). El Big Data se está empleando en el marketing personalizado usando las aplicaciones e información de las redes sociales, en información geográfica para análisis de desplazamientos, procesamiento de información de dispositivos en tiempo real, complejos análisis sobre un gran número de datos en minutos, predicción de necesidades individuales, etc.

A través del Big Data se están implantando nuevas actividades comerciales y creando nuevos hábitos como formas de compra, aplicaciones y negocios principalmente en el sector Teleco, Bancario, Retail, Moda, Música, Inteligencia artificial, robótica, medicina que plantea no sólo cuestiones jurídicas sino también éticas.

Concretamente, en el sector bancario en una entrevista que se efectuó a Marco Bressan, presidente ejecutivo de BBVA Data & Analytics, Bressan afirmaba que “El Big Data nos permite redefinir las fronteras de nuestros servicios. Según Bressan, “ en el Banco se trata un pago como un objeto hermético, cuando en realidad cada pago contiene muchísima información sobre el comportamiento de nuestros clientes, de hecho la capacidad de información de un ‘like’ palidece en riqueza frente al valor que se desprende de un simple pago. Se puede considerar que un ‘like’ es una intención de voto, cuando un pago es un voto concreto. Hay que tener en cuenta que en el Banco no solo tenemos pagos, sino que tenemos movimientos de cuentas, contratos, correos, llamadas telefónicas y más información de millones de clientes.”

Respecto a la pregunta de ¿Qué tiene de cierto eso de que gracias al big data podremos anticiparnos a los acontecimientos? Bressan afirmaba que “el verdadero valor del big data será cuando se explote la capacidad de grandes volúmenes de información para anticipar el futuro.Y lo que es más el Big Data producirá un cambio en la forma de hacer negocios: ..en la medida en que mejoremos la capacidad predictiva, la forma de hacer negocios y de relacionarnos con los clientes cambiará de forma drástica. ¿Qué sentido tendrá pensar en segmentos de clientes cuando seamos capaces de predecir necesidades individuales?”

Los operadores de Teleco también están empezando a ver cómo la oferta de servicios de muy bajo costo puede aportar información para la generación de servicios aún más provechosos en el mundo del Big Data. Vease: http://www.telesemana.com/blog/2013/05/27/los-operadores-de-usa-venden-data-de-sus-usuarios/. En España, están empezando a aprovechar este recurso. Los operadores ven en el Big Data una forma de obtener ingresos atípicos mediante el desarrollo de nuevos negocios relacionados con el marketing y la publicidad, vendiendo estos datos, después de su análisis y moldeado, para que otras empresas puedan hacer uso y sacar beneficio, como hacen las OTT.

En el mundo Retail, los usos prácticos del Big Data no son una mera teoría. La cadena inglesa Tesco ha incrementado el 12 por ciento sus ventas durante los primeros ensayos al utilizar el análisis de datos para determinar qué artículos top descontar y cuándo. Así, a través de su subsidiaria Dunnhumby, una compañía de información de compras, Tesco rastrea y sigue los datos de ventas de 16 millones de familias, que representan aproximadamente 6 millones de transacciones al día usando Tesco Clubcards y acumulando puntos de recompensa. La empresa también se beneficia vendiendo sus datos de compras a otras empresas. El programa está sujeto a controversia, debido a que algunos críticos dicen que los compradores no se les informan de que sus datos están siendo utilizados para beneficio de Tesco. La compañía argumenta que se trata sólo de identificar tendencias, no hurgar en las vidas de sus clientes.

En el mundo de la Moda también ha llegado el uso del Big Data e Internet de las cosas, customizando ropa que se encuentra en catálogos virtuales, a través de probadores virtuales que se encuentran en las páginas web de las empresas, creando versiones en 3D de los clientes, para ver que tal les puede sentar la ropa, cambiando los hábitos de compra, generando experiencias de consumo e involucrando/incitando a los consumidores a compartir sus gustos, compras, gustos de sus familiares. Los consumidores son “trackeados”, seguidos, perseguidos y vigilados en grandes almacenes para optimizar stocks, inversiones en marketing y moda: http://www.theguardian.com/technology/2014/jan/30/fashion-data-tool-editd-helps-asos-push-revenues-up-37. http://www.infoworld.com/resources/17293/big-data/infoworld-special-report-big-moves-in-store-for-bi .

Y lo mismo ocurre en el mundo de la Música, en la que se predicen los gustos musicales http://www.theguardian.com/technology/2014/apr/09/music-analytics-is-helping-the-music-industry-see-into-the-future

En este sentido, utilizando el big data y la información obtenida a través de Google se puede llegar a predecir 100% el comportamiento humano y a través de ello obtener información para vehículos autónomos, sin conductor, y marketing personalizado, seguros escolares, etc, véase en este sentido http://www.dw.de/google-y-el-ser-humano-100-predecible/a-17416429. Y un paso más allá, la inteligencia artificial da lugar a nuevas realidades como robots que entienden tus emociones :http://replicantelegal.com/robots-sociales-que-aprenden-y-entienden-tus-emociones-i/.

¿Y donde están los límites?

El uso que del Big y del IoT se está efectuando tiene dos caras, y la negra es escalofriante, puesto que al compartimentar, segregar, dividir y categorizar el comportamiento de las personas, podemos llegar a convertirnos en dioses equivocados, limitando posibilidades y creando más desigualdades. El cine nos ha dejado buena muestra de ello en películas como Gattaca, Minority Report, Enemigo Público, Blade Runner e Inteligencia Artificial entre otras. Por otro lado, ante tanta información, y tan íntima y valiosa, surgen cuestiones respecto a la obtención, el consentimiento, el derecho de información, los derechos arco, la anonimización y la seguridad y protección de dichos datos. Un ejemplo de esta otra cara es que los datos se están convirtiendo en una herramienta poderosa en la educación, y en algunos casos no tan positiva, desde la obtención de datos sobre gustos y tendencias en menores y manipulación de los mismos, como en base a algoritmos las escuelas están utilizando datos para colocar a los estudiantes no sólo en su nivel de aprendizaje adecuado, sino incluso para recomendar y determinar en qué tema deben especializarse. http://blogs.kqed.org/mindshift/2013/02/the-upside-and-dark-side-of-collecting-student-data/;http://blogs.kqed.org/mindshift/2014/04/what-will-happen-to-big-data-in-education/

Regulación

La Agencia Española de Protección de Datos ha calificado el big data como “nueva revolución”, “…sin olvidar que esta metodología de tratamiento de datos puede generar grandes beneficios sociales, también ha subrayado que entraña notables riesgos para los derechos de las personas. El big data se emplea principalmente para hacer predicciones, tratando aspectos referentes a qué está ocurriendo o qué va a ocurrir pero no por qué se han producido o van a producir. Con ello se pueden extraer conclusiones sobre individuos, señalar su tendencia a realizar determinadas conductas, o predecir su probabilidad de encontrarse en determinados estados, como situaciones económicas o enfermedades, entrañando un alto riesgo de discriminación”.

En este contexto, el Grupo de trabajo del artículo 29, “WP29”, ha emitido dos dictámenes el 16 de Septiembre del 2014 uno relativo al Big Data y otro al IoT, precisando que no es necesaria una legislación específica en la materia, ya que las Directivas 95/46/CE de Protección de Datos, así como la Directiva 2002/58/CE modificada por la Directiva 2009/136/CE son de directa aplicación en estas materias junto a la ley del Estado miembro en el que se sitúe el establecimiento del responsable si el tratamiento de datos se efectúa en dicho establecimiento. Si el responsable del tratamiento no esté en la UE pero haga uso de equipamiento situado en el territorio de un Estado miembro, será también de aplicación la Ley del Estado Miembro. Todos los objetos utilizados para recoger y tratar datos personales para efectuar servicios IoT se consideran, según el Dictamen, como equipamiento, de acuerdo con la Directiva 95/46/CE, y nos referimos tanto a dispositivos propios del servicio como a terminales de los dispositivos de los usuarios (smartphones o tablets).

El WP29 recomienda que:

  • Se aplique el principio de privacidad por diseño y defecto.
  • Se efectúen evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA), antes de lanzar nuevas aplicaciones.
  • Se informe debidamente a los usuarios sobre el uso, finalidad de tratamiento de sus datos y sus derechos, y si no se ha hecho se utilicen los datos anónimamente. Los usuarios deben de poder ejercitar sus derechos Arco, de una manera que sea fácil y asequible.
  • La información sobre el uso de los datos (articulo 5 LOPD), métodos para solicitar el consentimiento y políticas de consentimiento deben de ser fáciles, agiles, entendibles y adaptadas a los usuarios. Con respecto a los dispositivos y aplicaciones, se les debe de aplicar los criterios del PET (Privacy Enhanced Tecnologies) y deben de ser diseñados teniendo en cuenta la privacidad y así poder informar adecuadamente a los usuarios de los criterios anteriores.
  • Debe de tenerse en cuenta el Dictamen sobre apps del WP29 (Opinion on Smart devices, Febrero 2013).
  • En el caso de que se utilicen datos agregados, las empresas deben borrar los datos brutos inmediatamente y lo antes posible, tras la recogida de los mismos.

 

Artículo de Cristina Sirera, experta en protección de Datos y privacidad de Elzaburu. Directora del curso de Protección de Datos y Seguridad del IE Law School. Best Lawyer 2014.

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