Concepto
Economía del algoritmo es un término atribuido a la empresa consultora Gartner para designar el uso funcional de los algoritmos para impulsar diseños de aplicaciones sofisticadas y optimizar las decisiones de las organizaciones. El término se basa en la utilidad del algoritmo en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otros procesos en los que el software evoluciona más allá de los límites de su programación original mediante el uso del diseño de algoritmos inteligentes.
Los algoritmos parecen estar en todas partes y cualquier empresa o actividad puede beneficiarse de los algoritmos, desde la asistencia sanitaria hasta la educación. La razón principal por la que los algoritmos se han utilizado tan ampliamente es el desarrollo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estas tecnologías hacen que los algoritmos sean más accesibles para la mayoría de las empresas. Otro factor igualmente importante en el aumento de los algoritmos es la aparición de mercados de algoritmos. Estos mercados llevan la economía de la aplicación (app economy) un paso más allá. Permiten la intermediación de algoritmos, esto es, su desarrollo, comercialización y explotación al igual que las aplicaciones móviles. Estos algoritmos no son aplicaciones independientes, sino que están pensados para ser utilizados como bloques de construcción dentro de soluciones a medida.
Importancia, implicaciones y retos
Los algoritmos no son nada nuevo. El verdadero salto se ha producido en la medida que éstos se han vuelto más asequibles y, por lo tanto, casi ubicuos, sobre todo en su uso para extraer sentido a la ingente cantidad de datos que tienen en su poder las organizaciones. Otro elemento disruptivo es su creciente facilidad de desarrollo y uso: no es esencial ser un programador o desarrollador experimentado para aplicar un enfoque algorítmico a un negocio, sino que es posible hacerlo en unos pocos pasos sencillos. El código puede ser escrito en cualquier lenguaje de programación y luego integrado con el algoritmo que necesita mediante su incrustación en una sola API (interfaz de programación de aplicaciones), reduciendo sensiblemente de esta forma el tiempo de desarrollo, prueba y escalado.
Por otro lado, el desarrollo de los mercados de algoritmos supone una descentralización de los servicios y crean un mercado más preciso que el mercado de aplicaciones completas. Así, las aplicaciones que pueden compartir algoritmos funcionales conducen a una mayor versatilidad para los desarrolladores.
La otra cara de la moneda es que todo ello agravará los problemas de almacenamiento y procesamiento de datos, si bien los mismos algoritmos pueden también ser una respuesta a este reto al aprovechar el conocimiento sobre los datos para administrar mejor los recursos. En este sentido, el desarrollo de herramientas de aprendizaje automático puede equilibrar automáticamente las demandas de almacenamiento.
Además, se alinean con el efecto palanca del surgimiento de las superplataformas digitales (con posibles efectos nocivos sobre la competencia), la modificación del comportamiento estratégico de los agentes participantes en los mercados, y la aparición de estrategias de discriminación basada en el seguimiento del comportamiento de los consumidores. Otro reto tiene que ver con las dificultades de los algoritmos para comprender las condiciones del contexto, la falta de madurez que muestran en algunos casos o el uso malicioso que puede hacerse de los mismos.
Aplicaciones relevantes
Los algoritmos apalancan la innovación en sectores y actividades muy transversales, tales como:
- • Internet de las cosas. Quizás es la esfera en la que la influencia de los algoritmos es más obvia, dado que un número cada vez mayor de procesos anteriormente gestionados por el ser humano se automatizarán mediante dispositivos y algoritmos. Un ejemplo muy cotidiano es la reparación de una casa. Gracias a los algoritmos, es posible que la propia casa nos informe de lo que es necesario reparar y a quién podemos contratar para hacer el trabajo.
- • Salud. El uso de algoritmos en medicina nos ayuda a diagnosticar enfermedades más rápidamente y a aumentar la eficiencia de los medicamentos.
- • Recursos humanos. Las herramientas de recursos humanos ya utilizan algoritmos para clasificar a los empleados y a los candidatos por funciones e identificar a los candidatos más adecuados para las distintas vacantes. Pero también se pueden utilizar algoritmos para asignar cargas de trabajo dentro de las organizaciones. En el futuro, cuando la sustitución de empleados por agentes inteligentes se convierta en una norma, los algoritmos pueden incluso elegir el agente más adecuado.
- • Comercio al por menor. Los minoristas llevan mucho tiempo utilizando algoritmos, por ejemplo, para mostrar a los clientes productos relevantes a través de filtros y características “vistas recientemente”. Pero con el auge de los negocios algorítmicos, los minoristas también podrán automatizar la fijación de precios, la gestión del producto y el merchandising.
Recuerde que...
- • La utilización de los algoritmos se está convirtiendo en una estrategia diferencial para extraer verdadero valor a los datos y alimentar el desarrollo de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial o internet de las cosas.
- • La economía del algoritmo se caracteriza por su transversalidad, y es aplicable a actividades y sectores muy diversos: desde la salud, el turismo, el comercio al por menor, la educación o los recursos humanos.
- • La economía del algoritmo tiene aplicaciones indudables en las organizaciones en ámbitos como la fijación de los precios y su segmentación por tipos de consumidor o la gestión de stocks y de las cargas de trabajo.
- • La “paquetización” de los algoritmos hace que sean más escalables y que puedan ser integrados dentro de soluciones a medida. Todo ello, junto a la creciente facilidad de desarrollo y uso, explica que cualquier empresa puede dar un “enfoque algorítmico” a su negocio.
- • Aunque son indudables las ventajas, también los algoritmos pueden tener su “cara oscura”: implicaciones éticas (preservación de la privacidad, por ejemplo), falta de consideración del contexto, mayores problemas de almacenamiento de los datos, etc.