El éxito de la economía de la información radica en la gestión humana

big data analista

Defendía hace algo más de un año mi postura al respecto, y la semana pasada se han unido varios movimientos de algunas de las grandes compañías tecnológicas que ratifican este punto de vista.

La era de la información necesita de profesionales híbridos, que se desenvuelvan de manera coherente en el mundo tecnológico, pero que tengan expertise en disciplinas más ligadas a las humanidades, a las ciencias del hombre.

Porque el recurso más valioso de esta era es la información, y la información depende mayormente de factores humanos (generación, conocimiento, localización,…) que no siempre son cuantificables.

Así, me encuentro como paulatinamente tres de los grandes de internet van cayendo en esta misma consideración, apostando por la hegemonía del hombre frente a la máquina, pese a que sea la segunda la que les ha llevado a crecer de tal manera en los últimos años.

Sobre Twitter, Apple, Google, y la gestión humana de la información

La primera, Twitter, que necesita como el comer volver a demostrar que es capaz de crecer ante los inversores, y que plantea para ello ofrecer seguimiento de tendencias y eventos que aglutinen en una misma página tweets, vines, imágenes, videos y streaming de periscope.

Project Lighting (EN), que es el nombre elegido para la ocasión, ataca justamente al principal handicap que encuentra un usuario novel cuando accede a la red de microbloging: la necesidad de que el usuario tenga una capacidad crítica suficiente para saber a quién debe seguir, ya que de ello depende que Twitter le sea de ayuda (le aporte valor en el día a día) o una red absurda que acabará abandonando, y que en la práctica impone una barrera de entrada ligeramente mayor que otras redes como Facebook o Instagram, centradas más en la pura amistad.

En esencia, Project Lighting ofrecería “perfiles” que aglutinarían contenido propio de otros perfiles en relación a un evento o temática, haciendo más sencillo seguir el pulso informativo en cuestión.

Y aquí es donde entra lo interesante, puesto que esa toma de decisión de qué debe aparecer y qué no en ese timeline no vendrá dada por un algoritmo, sino por personas de carne y hueso.

La segunda, Apple, que irrumpía hace unos días en el cada vez más disputado sector de la intermediación informativa con News (ES), una app que recoge el testigo de lo que ya hay en el mercado (un servicio que te irá recomendando qué deberías y qué no consumir según tus hábitos e intereses), y lo hacía no basándose únicamente en unos algoritmos de recomendación, sino en un nutrido equipo de profesionales de la comunicación, que serán los encargados de decidir qué va en X temáticas y qué no.

Pasaba exactamente lo mismo con su servicio de música, Apple Music (EN), que bebe de la compra de Beats, y que aprovechará la inteligencia (y la cartera) de iTunes para que unos DJs pinchen 24/7 la música más top del momento. No unos algoritmos recomendadores, no. Profesionales del sector.

El tercero, Google, con Youtube Newswire (EN), una pata de su plataforma de vídeo que seleccionará manualmente las noticias que al usuario le va a interesar. Y por manual me refiero nuevamente a un ejército de profesionales que serán los encargados de darle esa parte subjetiva a la peligrosa objetividad de los algoritmos.

Selección previa, rigor informativo… y humano

Con estos movimientos, tres de los grandes apuestan por el sentido común. Pasada la época de jugueteo con el Big Data y los algoritmos, estamos entrando en una etapa de maduración tecnológica que vuelve a poner los puntos sobre las íes.

No, los algoritmos de recomendación no son una solución, son una herramienta. Una capa de curación que bien usada es positiva, ya que ayuda a separar el grano de la paja.

Pero para encontrar las alfileres, seguimos y seguiremos necesitando a las personas, y por la idiosincracia de la era en la que nos estamos moviendo, no vamos a necesitar profesionales técnicos, sino humanísticos.

La era de la información requiere de perfiles generalistas, que abarquen varias disciplinas, y que sepan además manejar la tecnología como un medio para conseguir un fin.

El éxito de cualquier profesional, el éxito de cualquier empresa, está íntimamente relacionado con su capacidad de gestionar la información, tanto interna como externa, y obtener conocimiento de ella.

Y eso no lo puede hacer un algoritmo por si solo, o al menos, no lo puede hacer al nivel de exigencia que deberíamos buscar.

Es la tónica que me encuentro en la mayoría de las empresas y profesionales a los que asesoro. Muchos de ellos, con una capacidad increíble para aglutinar conocimiento, pero incapaces de darle una salida lógica y ligada al negocio.

Desde ese blogger obcecado en lanzar campañas de spam en vez de aplicar el sentido común en su newsletter, pasando por la tozudez de esa pyme en la creación de una página semejante a la de sus competidores hasta las grandes y medianas empresas, que tienen a su disposición la información, pero son incapaces de normalizarla y agregarla de forma productiva en el día a día de sus empleados, en el día a día de la toma de decisión estratégica.

Una máquina puede emular nuestras necesidades, pero no las entiende. También puede trabajar muchísimo más rápido que nosotros, pero en el mundo de la información, y debido a la sutileza del lenguaje, es incapaz de valorar objetiva/subjetivamente el valor de cada par. Es incapaz de categorizar un contenido sin recurrir a la lógica, a comprender más allá de lo que su sistema de reglas le ha programado a analizar.

El lenguaje, amigo, va mucho más allá. Es un ente vivo, líquido, capaz de adaptarse a cualquier entorno, y para colmo, no estandarizado. La mayoría de la información viaja desestructurada por el mundo digital, y aunque esos algoritmos de análisis de grandes volúmenes de información son geniales a la hora de estructurar lo desestructurado, a la hora de categorizar en líneas generales la información, no son capaces de entrar en la profundidad de un elemento tan humano, y por ende, tan irracional e imperfecto como es la manera en la que comprendemos la información.