“La analítica prescriptiva mejorará la toma de decisiones de forma significativa”

David Ríos es director de la Cátedra AXA-ICMAT en el Instituto de Ciencias Matemáticas del CSIC y académico numerario de la Real Academia de Ciencias. Este reputado científico de datos charla con ComputerWorld sobre el escenario que abre el uso combinado de la estadística, 'big data' y la inteligencia artificial en investigación, en negocio y de cara a "introducir mejoras en políticas públicas y construir una sociedad más justa e igualitaria". Todas tecnologías que tienen como base las matemáticas, que "contribuyen a hacer una sociedad más justa, segura, igualitaria y próspera".

Para Ríos el siguiente gran paso a superar para lograr un análisis de datos más eficiente e inteligente es lograr una “analítica prescriptiva”, que “mejoraría la toma de decisiones de forma significativa”. El experto cree que es importante avanzar en los métodos bayesianos y desarrollar otros, como el aprendizaje máquina-adversario, en el que se tienen en cuenta las decisiones de rivales y puede aplicarse a campos como el marketing pero también a la ciberseguridad.

El propio Ríos dirige en el ICMAT una línea de investigación en análisis de riesgos adversarios, un método que surgió en Estados Unidos tras los atentados del 11-S con el fin de mejorar la seguridad física y que también se aplicó en otros países. Según el matemático, la investigación del ICMAT no solo se destina a mejorar las inversiones en seguridad (por ejemplo, en la lucha contra el terrorismo), sino también a optimizar la lucha frente a la delincuencia, a aspectos relacionados con la ciberseguridad, el marketing… “Las mismas matemáticas que utilizas para modelizar a tu enemigo las puedes usar para modelizar a tu amigo, así que las estamos empleando, por ejemplo, en proyectos de robótica social”. En esta línea, Ríos también trabaja en el área de la ‘internet de las cosas afectivas’, es decir, en dar vida y capacidad de decisión de tipo afectivo a objetos como robots.

Según el experto, en España hay cierta confusión en las tecnologías de big data y analítica que hay que utilizar y deben prevalecer, y también existen grandes diferencias en la aplicación de éstas por parte de unos sectores y de otros. “El sector de la banca es bastante potente, con algunas startups muy interesantes, el de seguros va algo más retrasado, el telco va razonablemente bien y, con honrosas excepciones como la Agencia Tributaria y la Agencia Estatal de Seguridad Aérea, el sector público debería acoplarse al desarrollo de políticas públicas basadas en big data”.