Los datos revelan secretos

En una tranquila comunidad de Minneapolis, un padre, visiblemente molesto, irrumpió en una tienda Target exigiendo hablar con el gerente. En sus manos sostenía un folleto de cupones para productos de bebé dirigido a su hija adolescente. “¿Están incentivando a mi hija a quedar embarazada?”, cuestionó con indignación. Días después, el hombre regresó para disculparse: su hija, efectivamente, estaba embarazada. Este incidente puso de manifiesto el poder del análisis de datos y sus correspondientes implicaciones.

Empresas como Target han perfeccionado algoritmos capaces de predecir eventos personales basándose en patrones de compra. Identificaron que ciertas adquisiciones, como lociones sin fragancia y suplementos vitamínicos, son indicativos tempranos de embarazo. La capacidad de anticipar las necesidades de los clientes ofrece ventajas competitivas innegables. Sin embargo, plantea interrogantes éticos profundos: ¿Hasta qué punto es legítimo que las empresas indaguen en la vida privada de sus consumidores sin su consentimiento explícito?

Un caso similar de uso de datos con buenas intenciones, pero con resultados controvertidos, es el de la aplicación Street Bump. Esta app utilizaba los sensores de los smartphones para detectar automáticamente baches en las carreteras mientras los conductores circulaban, enviando datos a las autoridades para facilitar el mantenimiento vial. Uno de los principales desafíos fue la generación de falsos positivos; la aplicación no podía diferenciar entre baches y otras irregularidades, como tapas de alcantarilla o juntas de puentes. Además, este desarrollo tenía la dependencia de que los usuarios tuvieran smartphones y utilizaran la app mientras conducían, lo que llevó a una recopilación de datos predominantemente en áreas donde los residentes tenían acceso a dicha tecnología, dejando zonas menos favorecidas sin la representación adecuada en los informes de baches.

Estos casos evidencian la delgada y difusa frontera entre la innovación tecnológica y la invasión de la privacidad. Cuando a este dilema se suman los sesgos inherentes y los puntos ciegos que acompañan todo modelo algorítmico, es fácil perder de vista lo esencial: cada decisión tecnológica, cada línea de código y cada dato analizado deben estar conectados y alineados con el propósito superior de nuestras organizaciones. De lo contrario, corremos el riesgo de avanzar rápido, pero en la dirección equivocada.

La confianza del consumidor es un activo invaluable que puede erosionarse rápidamente si se percibe una invasión o una acción incorrecta. Las filtraciones, o un uso inadecuado de los datos, no solo afectan a los individuos, sino que también pueden acarrear consecuencias legales y dañar irreparablemente la reputación corporativa. Más allá de las validaciones técnicas, metodológicas o financieras, es esencial que, al desarrollar y desplegar modelos de inteligencia artificial, se consideren detenidamente los posibles efectos colaterales de estas tecnologías. La urgencia por obtener resultados y demostrar avances no debe eclipsar la responsabilidad de evaluar las implicaciones éticas y sociales de nuestras decisiones. Solo al integrar la tecnología con una profunda consideración por el bienestar humano, podremos asegurar un progreso sostenible y armónico en nuestra sociedad.