Por Sergio Mastrogiovanni, Head of Data & Innovation Nubiral.

La tecnología ha jugado un papel vital en nuestra lucha contra el brote de COVID-19. Las empresas tecnológicas y los científicos de datos han estado ayudando a las empresas en su transformación digital y a los gobiernos a asimilar tendencias y extraer ideas relevantes de ellos. Sin embargo, hemos sido testigos de algunos desafíos en este campo, y esos deben ser abordados. En otras palabras, podríamos ver algunos cambios en el panorama de la ciencia de datos después de que la crisis haya terminado, y debemos estar preparados para eso.

Avance en el uso de algoritmos

La urgencia de encontrar soluciones directas (vacunas, materiales, automatización, etc.) e indirectas (herramientas de prevención, predicción, etc.), permitió a la comunidad científica de datos enfocarse en desarrollar mejores modelos, mejorando la precisión de los algoritmos y reduciendo errores.

Democratización de los registros médicos de salud

La inteligencia artificial rápidamente tomó el escenario central en varios sectores, como las finanzas y los medios de comunicación, pero fue lenta en penetrar en el sector de la salud debido a las preocupaciones sobre seguridad, datos personales y compliance. Además, cualquier predicción inexacta puede llevar a un médico a sugerir un tratamiento ineficaz que puede afectar directamente al paciente. Si bien estas razones no son infundadas, la contribución de big data y analytics en la pandemia actual ha demostrado cuán beneficioso podría ser también aprovechar los datos de los pacientes. Esto puede ayudar a los expertos y a los responsables de la toma de decisiones a construir marcos a través de diversas políticas para permitir que la ciencia de datos desarrolle medicamentos mejores tratamientos. La inteligencia artificial ha logrado algunos avances con la predicción de enfermedades y el descubrimiento de medicamentos, pero los investigadores son muy críticos de su uso debido a la escasez de datos diversos.

Adopción de la nube

El cloud ha estado ayudando a las empresas en su transformación digital, escalando rápidamente y reduciendo los costos operativos. Pero, algunas compañías han sido críticas para migrar todas las operaciones comerciales en la nube. La situación actual expuso la fragilidad de las infraestructuras locales y la necesidad de usar el cloud (ya no tenemos personas para operar físicamente esos centros de cómputos). Todos los modelos de data, analytics e inteligencia artificial deben apoyarse en esta infraestructura los proyectos de misión crítica. Dichos proyectos ahora se han visto afectados debido al cierre de ciudades. Esto ha llevado a las empresas a mover todos los proyectos activos a la nube para brindar flexibilidad en el trabajo colaborativo desde ubicaciones remotas.

Visualización avanzada, dashboards y streaming analytics

La visualización avanzada ha ayudado a empresas, gobiernos e investigadores a observar de cerca el desarrollo diario de COVID-19 y a tomar decisiones de manera efectiva. No solo las estadísticas descriptivas, sino el análisis de la correlación entre varios factores está permitiendo a los tomadores de decisiones comparar y comprender el impacto de la pandemia en un simple dashboard. Varias organizaciones están procesando una cantidad colosal de datos y proporcionando visualización para demostrar el estado de su operación, ya no en relación a la pandemia si no a sus procesos internos.

Sin lugar a dudas, hoy podemos obtener datos COVID-19 diariamente, pero el flujo de información solo ha comenzado en las últimas semanas. Además, los datos en tiempo real aún se pierden debido a la falta de integración en los sistemas globales. Por lo tanto, en el futuro, las organizaciones y los gobiernos deberían unirse para construir un ecosistema que ayudará a la comunidad de ciencia de datos a aportar más valor con información en tiempo real. Estos dashboard permiten a todo el mundo ver la misma información y entender que esta pasando fácilmente y son muy útiles en el proceso de toma de decisiones para reducir aún más el impacto de COVID-19 en la operación de las empresas.

Soluciones robustas de procesamiento de lenguaje natural

Las noticias falsas y las teorías de conspiración sobre COVID-19 han generado mucha confusión entre la gente y han causado obstáculos a empresas y gobiernos para garantizar que todos cumplan con sus iniciativas (por ejemplo, cuarentena). Esto no es nuevo ya que las noticias falsas abundaban en las redes sociales y las aplicaciones de chat populares.

Compañías como WhatsApp han tomado varias medidas para limitar la capacidad de los usuarios de compartir sobre la marcha, y tanto Facebook como Youtube también han reducido la recomendación de teorías de conspiración. Pero estos no han eliminado todas las noticias falsas de las redes sociales debido a la naturaleza extenuante del procesamiento del lenguaje natural. Los investigadores podrían centrarse ampliamente en la creación de soluciones para identificarlas con precisión sin ayuda humana.

Más allá de la predicción

Los científicos de datos predicen la propagación de COVID-19 junto con información sobre la cantidad de vidas que probablemente afectará. Sin embargo, el pronóstico con datos incompletos puede confundir aún más a las personas durante estos tiempos difíciles. Por ejemplo, al calcular la tasa de mortalidad, normalmente los desarrolladores observan las muertes por caso confirmado. Pero, la suposición es que hemos capturado todos los casos confirmados, lo que no es válido.

Las empresas deben retomar la operación y entender esto como una oportunidad para ser digitales. Solo de esta forma podrán seguir operando sin disrupciones y hasta ganar mercado.