- Los modelos predictivos actuales permiten monitorear a usuarios en tiempo real
- Fernando San Gabriel, especialista en redes neuronales, advirtió sobre el poder de la IA en la generación de datos digitales
Texto y fotos: David Sandoval Rodríguez
Xalapa, Ver.- Fernando San Gabriel Espinosa, ingeniero e investigador de software, explicó que cada clic, “Me gusta” o búsqueda que los usuarios realizan en internet se convierte en un número dentro de una base de datos, alimentando modelos de inteligencia artificial (IA) con capacidades predictivas, capaces de anticipar comportamientos y preferencias.
Esta acumulación masiva de información, conocida como big data, es el “combustible del Ojo de Dios”, metáfora que utilizó para describir el alcance global de los sistemas estadísticos que aprenden de millones de interacciones digitales.
Durante su participación en el DevFest Xalapa, organizado por estudiantes de la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana y con el apoyo del grupo estudiantil del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) de la Facultad de Instrumentación Electrónica, San Gabriel abordó los riesgos y desafíos éticos que plantea la IA en la era del consumo digital.
El ponente, líder de la iniciativa Connected Community —proyecto social que busca acercar la ciencia y la tecnología a comunidades con limitado acceso a herramientas tecnológicas—, ha desarrollado proyectos en simulación 3D, redes neuronales y robótica aplicada, además de fungir como embajador estudiantil de IBM.
El especialista explicó que el llamado “Ojo de Dios” se nutre de la huella digital que cada persona deja al navegar en la red, construyendo lo que denominó el “yo estadístico”, una representación de los usuarios basada en miles de conjuntos de datos procesados por modelos algorítmicos.
“Cuando alguien comenta que pensaba en un automóvil y poco después le aparece un anuncio de ese mismo modelo, no es coincidencia, es el resultado de un sistema que asocia nuestras búsquedas, interacciones y hábitos para ofrecer contenido personalizado”.
Agregó que los modelos predictivos analizan la actividad de los usuarios, aprenden y generan nuevos datos al medir tiempos de respuesta, tipo de interacción y desplazamientos entre plataformas digitales; de esta manera, la IA no solo usa el big data, sino que también lo produce, definiendo las futuras interacciones en el entorno digital.
“Nosotros nos convertimos en datos predictivos”, puntualizó San Gabriel, “los sistemas pueden anticipar nuestras acciones a partir de nuestras búsquedas, ‘Me gusta’ y conversaciones en línea”.
El especialista advirtió que esta capacidad de análisis en tiempo real permite a las redes sociales orientar estrategias publicitarias con una precisión creciente, considerando factores como ubicación geográfica, clima, historial de compras y nivel de consumo.
“Cuando una red social solicita acceso a tus contactos o a tus chats, está alimentando su propio modelo de predicción, analizan las interacciones y generan respuestas automatizadas que determinan qué vemos, cuándo lo vemos y por qué”.
Finalmente, San Gabriel Espinosa invitó a reflexionar sobre la responsabilidad ética y social del uso del big data, al recordar que detrás de cada algoritmo hay decisiones humanas que moldean el acceso a la información y la percepción del entorno digital.
