cientemente ha comprado Deep Mind, una compañía
inglesa experta en Machine Learning. Y unos meses an-
tes adquirió Boston Dynamics, un fabricante de robots
y autómatas cuyo principal cliente es el ejército de los
Estados Unidos. El aspecto de estos robots es inquietan-
te, se parecen mucho al Terminator de la famosa pelí-
cula que protagonizó Arnold Swcharzenegger, y si aña-
dimos lo de la Inteligencia Artificial más de uno pensará
que Google podría acabar convirtiéndose en Skynet, la
compañía que desarrolló el robot inteligente que intentó
acabar con la raza humana en la misma película.
Por ahora podemos estar tranquilos porque Deep
Mind es una empresa especializada en procesamiento
semántico, nada que ver con inteligencia para robots.
Lo que persigue Google es interpretar mejor las palabras
de búsqueda para dar los resultados de manera más hu-
mana. Por ejemplo, si vamos conduciendo y pregunta-
mos a Google a través de nuestro móvil “¿Qué distancia
hay hasta Zaragoza?” Google, usando el procesamien-
to semántico y conociendo nuestra posición (por el GPS
incorporado al móvil) nos responderá “360 km” en
lugar de darnos como resultado varias páginas con in-
formación sobre “Zaragoza” que además contengan la
palabra “distancia”. Si a continuación preguntásemos
“¿y cuánto tiempo voy a tardar en llegar?” la respuesta
humana sería “3 horas” sin embargo la de un ordena-
dor sólo semántico sería “¿a dónde?”. Como se ve no es
tan sencillo incorporar en un sistema la información de
contexto de la manera en que lo hace una persona casi
sin pensar.
En lo que respecta a esta tecnología aplicada al
sector financiero, varias empresas ya han desarrollado
aplicaciones de lectura automática de noticias que utili-
zan procesamiento semántico para generar indicadores
de inversión. Ya que es humanamente imposible para un
trader estar al corriente de todo lo que se publica sobre
una compañía, la idea es que una máquina que interpre-
te las noticias lo haga en su lugar y además de manera
inmediata. Se trata de informar lo antes posible al
trader
para que tome una decisión en base al indicador, sin ni
siquiera leer la noticia. El paso siguiente sería eliminar
al
trader
del proceso y operar directamente en el mer-
cado según determinadas variables, siendo una de ellas
el sentido del indicador semántico. Al parecer este paso
ya se ha dado, a juzgar por lo que ocurrió el 23 de abril
de 2013 cuando se publicó falsamente en Twitter que la
Casa Blanca había sufrido un atentado y que Obama es-
taba herido: el Dow Jones se desplomó 150 puntos casi
inmediatamente después de que apareciese el ‘tuit’, lo
que sugería que algoritmos de
trading
estaban conecta-
dos a Twitter leyendo los
tweets
y disparando las ventas
de manera automática, provocando las caídas.
Toda esta tecnología para procesar la información
que circula en redes sociales, emails, agencias de noti-
cias, videos en youTube, móviles, etc., para explotarla
con fines comerciales se conoce con el nombre de Big
Data. Se requiere mucha capacidad de procesamiento
puesto que el volumen de información es ingente y se
encuentra en formatos diferentes y generalmente sin
estructura de ningún tipo.
“Si no inviertes en ‘big data’, alguien
está robando tu mercado”
Tom Inman, vicepresidente de Industria y Estrategia e Integración
de IBM USA,
explica cómo usar el análisis de data para mejorar
las ventas, marketing, servicios y finanzas de un negocio.
FUENTE: YOUTUBE / DIARIO GESTIÓN
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TRIMESTRE 2014
BOLSA
innovación y
tecnología
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