Para saber más sobre Big Data

Big Data. Conceptos, tecnologías y aplicaciones

El libro que tengo en las manos es una excelente aportación para el conocimiento del público en general del gran paradigma que conmueve los cimientos de nuestro mundo, el Big Data. Se trata de Big Data. Conceptos, tecnologías y aplicaciones, en la colección Qué sabemos de, escrito por dos expertos, David Ríos Insúa y David Gómez Ullate.

Comentaremos brevemente el contenido de este libro, aunque en entradas sucesivas seguiremos hablando de algunos de los temas que, al menos a mí, me han resultado tan interesantes como para querer saber más sobre ellos.

Una de las cuestiones más preocupantes del big data es que una gran parte de ese tsunami de datos lo estamos proporcionando nosotros mismos de manera gratuita y casi sin darnos cuenta, como si no nos importara. Y con esos datos, hay compañías que hacen negocios.  Google recibe 4 millones de peticiones por minuto, en Facebook compartimos 2 millones y medio de piezas por minuto, cada día enviamos 400 millones de tuits.

La importancia de los datos y su análisis tiene un origen comercial, como conocer mejor a los clientes, sus gustos, como llegar mejor a ellos. Y si antiguamente (por ejemplo, Gallup) había que hacer encuestas, los avances tecnológicos (internet, móviles, GPS, …) han facilitado la tarea. Se dice que hay unos 15.000 millones de sensores distribuidos en el mundo, y no paran,

Pero estos datos se dan en bruto, tenemos que pulirlos y almacernarlos para poder usarlos. Y después tenemos que aplicar diferentes tecnologías para extraer información útil de los mismos. Y ahí es donde entran las matemáticas. Los autores muestran como una de las bases claves es la Estadística. El otro pilar es la Infomática. A lo largo del libro describen ampliamente como estas dos disciplinas interactúan en el Big Data. Y ello les lleva a hablar del aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales, inteligencia artificial, ciberseguridad, y muchos otros temas.

Es muy relevante como las administraciones públicas están tan lejos de las grandes corporaciones empresariales y no están utilizando estas nuevas herramientas en beneficio de la sociedad; hay un enorme potencial en su uso, por ejemplo, en la medicina, tal y como detallan en uno de sus capítulos.

Aunque a veces la lectura nos produce el temor al Gran Hermano, los aspectos positivos son muchos, como ocurre casi siempre con la ciencia. El Big Data no es la panacea a todos los problemas de este mundo pero si que nos ofrece un gran cantidad de oportunidades. Enhorabuena a los autores por este magnífico libro que en apenas 134 páginas no nos da respiro.

Sobre los autores

David Ríos Insúa. Es AXA-ICMAT Chair en Análisis de Riesgos Adversarios en el ICMAT-CSIC y numerario de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Es catedrático de Estadística e Investigación Operativa (en excedencia). Previamente ha sido profesor o investigador en Manchester, Leeds, Duke, Purdue, Paris-Dauphine, Aalto, CNR-IMATI, IIASA, SAMSI y UPM. Entre otros, ha recibido el Premio DeGroot de la ISBA por su libro Adversarial Risk Analysis. Es asesor científico de Aisoy Robotics. Ha escrito más de 130 artículos con revisión y 15 monografías sobre sus temas de interés que incluyen la inferencia bayesiana, la ciencia de datos, el análisis de decisiones y el análisis de riesgos, y sus aplicaciones, principalmente, a seguridad y ciberseguridad.

David Gómez-Ullate Oteiza. Es investigador en la Universidad de Cádiz y profesor titular de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Su labor reciente se centra en la transferencia de conocimiento al sector industrial en ciencia de datos e inteligencia artificial. Dirige proyectos en el sector aeronáutico, seguros y biomédico aplicando técnicas de visión artificial y procesamiento de lenguaje natural.

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias).

Fuente: madrimasd.org, 2020.

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¿Hacia dónde va la Inteligencia de Negocios?

Cinco tendencias que están marcando la evolución de la Analítica y el Business Intelligence

Por Celia Valdeolmillos.

Las empresas que atraviesan un proceso de transformación digital adoptan en prácticamente todos los casos nuevas tecnologías que las ayudan a avanzar y agilizar procesos. Entre ellas hay en muchos casos una o varias ramas de la Inteligencia Artificial. Como la Analítica o el Business Intelligence, dos piezas de gran importancia para que las empresas consigan extraer información útil y valiosa de los datos que manejan y puedan aplicarla en sus procesos. Tanto, que según Gartner, muchos directivos y empresas centradas en lo digital han convertido a ambas tecnologías en dos de sus principales prioridades de inversión.

Estas dos tecnologías, al igual que el resto de ramas de la Inteligencia Artificial, avanzan de manera constante, para lo que se apoyan en diversas tendencias que dan forma a su evolución. De ellas, las cinco más punteras en la actualidad son las siguientes:

1 – Analítica aumentada

La analítica aumentada emplea el machine learning para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de información, la ciencia de datos, el desarrollo de modelos de machine learning y la compartición de información para un amplio rango de usuarios profesionales, trabajadores y científicos de datos «civiles».

A medida que vaya madurando, la analítica aumentada se convertirá en una función clave de las plataformas de analítica moderna. Proporcionará análisis a cualquier miembro de una empresa en menos tiempo, y también con menos requisitos para los usuarios con experiencia, y con menos sesgo interpretativo que los enfoques manuales actuales.

2 – Cultura digital

El desarrollo de una cultura digital eficaz puede ser el primer y más importante paso en una empresa de cara a abordar sus procesos de transformación digital. Cualquier organización que intenta obtener valor de sus datos  y está en pleno proceso de transformación digital debe centrarse en el desarrollo de una formación en datos. Según los analistas de Gartner, la formación de datos tendrá impacto en todos los empleados, ya que se convertirá no solo en una habilidad de empresa, sino en una que será crítica para la vida.

En relación con esto, la preocupación por el peso cada vez mayor de la Inteligencia Artificial y la sociedad digital, pero también de las fake news, tanto las organizaciones como los gobiernos están interesándose cada vez más por la ética digital.

Los líderes en datos y analítica deberían patrocinar debates sobre ética digital para asegurarse de que la información y la tecnología se usan de manera ética para conseguir y mantener la confianza de empleados, clientes y socios. Y parece que, según Gartner, es cada vez más importante. Así, según sus datos, para 2023, el 60% de organizaciones con más de 20 científicos de datos necesitarán un código de conducta profesional que incorpore un uso ético de los datos y la analítica.

3 – Analítica de las relaciones

La emergencia de la analítica de relaciones pone de manifiesto el uso creciente de los grafos, la ubicación y las técnicas de analítica social, con el objetivo de comprender cómo están conectadas las distintas entidades de interés, como la gente, los lugares y las cosas.

El análisis de datos desestructurados y cambiantes puede proporcionar a los usuarios información y contexto en una red, y datos más exhaustivos que mejoren la precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

4 – Inteligencia de decisión

Los líderes en datos y analítica trabajan con grandes cantidades de datos de ecosistemas que están en evolución constante. Por lo tanto necesitan utilizar una multitud de técnicas para gestionar los datos de forma eficaz.

Lo impredecible de los modelos de decisión actuales viene a menudo de una incapacidad para capturar de manera adecuada o tener en cuenta ciertos factores de incertidumbre relacionada con el comportamiento de modelos en un contexto de empresa. La inteligencia de decisión proporciona un framework que aúna técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, controlar y afinar modelos de decisión.

5 – Operatividad y escalado

La cantidad de casos de uso en el núcleo de una empresa, en sus áreas relacionadas y más allá es ingente. Cada vez más más gente que quiere interactuar con los datos, y cada vez más interacciones y procesos necesitan analítica para la automatización y el escalado.

Los servicios de analítica y los algoritmos se activan cada vez con más frecuencia cuándo y donde se necesitan. Ya sea para justificar el siguiente gran paso estratégico o para optimizar millones de transacciones, las herramientas de analítica y los datos que las alimentan están en espacios en los que hasta ahora era raro encontrarlos.

Fuente: muycomputerpro.com, 2019

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Analítica de grafos: El valor de las relaciones

Con los avances en Big Data y Machine Learning en los últimos años, el análisis y modelado de datos se está convirtiendo en algo cada vez más importante, convirtiendo el rol de Data Scientist en un perfil cada vez más relevante y solicitado.

Pero, ¿qué tiene que ver esto con la analítica de grafos?

Los grafos son una estructura de datos que aporta mucho valor tanto en áreas científicas y de investigación (biología, sociología, etc), como en áreas de negocio (estudios de mercado, detección de fraude, etc), permitiendo modelar la información visualmente de una forma mucho más “real”.

Por esta razón, la analítica de grafos se ha convertido en una habilidad más que todo analista de datos debería aprender.

¿Cómo realizar un análisis?

Aunque visualmente un grafo pequeño es fácil de entender, la volumetría de los datos y la complejidad de las propiedades y de las relaciones puede dificultar mucho su interpretación. Por esta razón, es importante definir qué es lo que se quiere medir o analizar y utilizar la metodología y los algoritmos correctos para obtener conclusiones.

Dentro de la teoría de grafos, en función de lo que se pretenda obtener, se pueden realizar los siguientes tipos de análisis:

• Path analysis: analiza las características de las rutas entre dos nodos, por ejemplo, para conocer la distancia mínima que hay entre ellos. Existen muchos casos de uso dónde este análisis es muy útil, uno de los más comunes sería utilizarlo para conocer los pasos que ha realizado un usuario desde que accede a una web hasta que compra un producto, pero también se utiliza para temas más complejos, como analizar patrones de comportamiento que llevan a una persona a cometer un fraude.
• Connectivity analysis: se utiliza para comprobar la “fuerza” de las relaciones, permitiendo detectar relaciones débiles o vulnerables entre dos nodos. Un caso de uso para este tipo de análisis sería detectar cuellos de botella en la comunicación dentro de una red de ordenadores.
• Community analysis: este método de análisis se basa en la distancia y densidad del grafo para detectar comunidades de nodos, de forma que cada comunidad contenga nodos con características comunes o similares.

• Centrality analysis: permite conocer la relevancia que tienen los nodos dentro del grafo, es decir, analiza la influencia que tiene un nodo. El ejemplo más común sería detectar las páginas web más visitadas, sin embargo, tiene usos más atractivos como detectar las personas más influyentes en las redes sociales.

La centralidad dentro de un grafo se puede calcular en función de distintas medidas. La siguiente imagen muestra los resultados de centralidad utilizando diferentes medidas sobre el mismo grafo:

1. Subgraph isomorphism: analiza el grafo para obtener patrones estructurales dentro del mismo, permitiendo averiguar qué patrones son los más repetidos. La detección de patrones es un método muy utilizado para la detección de fraude.
2. Graph Embedding: se trata de una técnica que permite interpretar los nodos como vectores y así poder entrenar y ejecutar modelos predictivos de Machine Learning sobre el grafo. Por lo general, el uso de modelos ML sobre grafos es complicado debido a la forma en la que están estructurados los datos, sin embargo, técnicas como Graph Embedding facilitan su uso al transformar las estructuras de nodos en vectores.

La analítica de grafos es una rama dentro del análisis de datos que permite visualizar la información de forma más clara, y que se está utilizando en numerosas disciplinas, como detección de fraude, marketing, investigación, etc. a fin de revelar rasgos y tendencias ocultos en los datos. Por esta razón, se está convirtiendo en una habilidad muy cotizada en personas con perfil de analista.

La analítica de grafos basada en proyectos Big Data y complementada con tecnología como Machine Learning y Deep Learning proporciona a los analistas un mapa del comportamiento facilitando y simplificando los procesos de investigación.

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Luchando contra el fraude: “El roadmap de la detección”

Hace unas semanas tuve la oportunidad de participar como ponente en el “III Foro Anual de Gestión de Siniestros y Fraude”  organizado por INESE en la que pude explicar cómo la analítica de grafos puede ayudar en la detección de fraude aportando nuevas perspectivas de análisis. Veremos cómo las compañías aseguradoras pueden emprender el “roadmap de la detección” desde la tramitación manual a la analítica de grafos pasando por la implementación de algoritmos de Machine Learning.  Estas son las fases del “Roadmap de la detección”:

Matrices de fraude o automatización de reglas de negocio

La mayor parte de las compañías disponen de una identificación clara de las reglas de negocio que determinan el riesgo de un determinado siniestro en función de la experiencia de negocio adquirida en los últimos años.

De esta forma, las compañías determinan el riesgo de un siniestro en base a las condiciones establecidas en el producto contratado (periodos de carencia, exclusiones, etc…) o bien, en función de la experiencia ganada con siniestros sospechosos en el pasado, identificando una serie de reglas que permiten obtener un indicador de riesgo en base al cumplimiento de dichas reglas.

Algunas compañías han pasado de la identificación de las reglas de negocio o matriz de fraude, a una automatización de la misma basada en productos de mercado o bien, en una implementación ad-hoc para sus sistemas de tramitación de siniestros.

• La automatización de la matriz de fraude aporta una serie de ventajas:
• Permite que el modo de tramitación de todo el departamento se base en las mismas reglas evitando la interpretación subjetiva de las reglas.
• Evita el pago de siniestros que no cumplen con las condiciones del producto o sus exclusiones de un modo automático.
• Aporta un nivel de riesgo de fraude a aquellos siniestros que cumplen con unas características que han sido determinadas en base a la experiencia de la compañía o a la experiencia global del sector.

Las matrices de fraude son un elemento altamente eficaz, de hecho la mayor parte de las compañías dispone de mecanismos de automatización de las mismas. Sin embargo, el volumen de información que disponen las compañías está creciendo exponencialmente y por lo tanto deberíamos ser capaces de responder a la siguiente pregunta: ¿Existen otros datos distintos a los tratados en la matriz que pueden determinar el riesgo de un siniestro? Para poder responder a esta pregunta, necesitamos entrar en el siguiente paso del roadmap (hoja de ruta):

Machine Learning

Si bien las técnicas de machine learning existen de manera previa a la irrupción del Big Data, es cierto que esta nueva tendencia permite que estas técnicas sean más eficaces gracias a la capacidad que disponemos para usar la totalidad de los datos para el entrenamiento de los modelos en lugar de muestreos más pequeños.

Teniendo en cuenta esta premisa, es fácil imaginar oportunidades de mejora en la automatización de la matriz de fraude si además de contar con la información proveniente de los sistemas de tramitación, pudiéramos mezclar esa información con la información que proviene de los centros de atención al usuario, correos electrónicos, la historia del cliente en la compañía y otros elementos.

Disponer de la capacidad de mezclar toda esta información aporta unas ventajas claras a la hora de determinar el riesgo de fraude de un determinado siniestro, sin embargo, hay que tener en cuenta multitud de aspectos esenciales para tener éxito en este tipo de aproximaciones:

• ¿Dispongo de la suficiente calidad en la información de mis sistemas?
• ¿Puedo mejorar dicha calidad de un modo automatizado?
• ¿Cómo puedo acceder a la información de todos los sistemas sin alterar su rutina de funcionamiento?
• ¿Cómo seleccionamos las variables más relevantes?
• ¿Cómo se aborda un proyecto de Machine Learning?
• ¿Cómo reduzco el número de falsos positivos?

Aunque intentaré responder a estas preguntas en posteriores artículos, lo que podemos determinar es que la aplicación de las técnicas de Machine Learning aportan de nuevo una serie de ventajas adicionales:

• Aumenta el rango de búsqueda de los siniestros con riesgo de fraude: La selección de nuevas variables puede determinar nuevos condicionantes hasta ahora desconocidos.
• Automatiza la identificación del riesgo a partir de la aplicación de estos modelos.
• Aporta un nuevo indicador de fraude en base a la predicción del riesgo a través de dichos modelos.
• Permite la no repetición de fraude que hayamos detectado en el pasado.
• Puede reducir el número de falsos positivos de las matrices de fraude.

Esta serie de ventajas pueden aportar una gran diferencia con respecto a la automatización de la matriz de fraude y suponen un gran retorno de inversión para aquellas compañías aseguradoras que invierten en el desarrollo de estos sistemas de detección.

Hasta este momento de la “Hoja de Ruta de la detección” hemos conseguido minimizar el riesgo de reaparición de fraudes para los que tenemos indicios en el histórico de la compañía, sin embargo, ¿Podemos acercarnos un paso adicional en la detección del fraude que nunca hemos detectado en la compañía o que no tenemos consciencia de él? Las siguientes etapas nos permiten acercarnos a la resolución de esta pregunta.

Enriquecimiento de la información

Uno de los aspectos fundamentales para encontrar nuevos indicios de riesgo de fraude es disponer de otros elementos de información distintos a los que disponemos en nuestras organizaciones que puedan enriquecer la información que disponemos de nuestros clientes o del propio siniestro, para ello existen varias catalogaciones de las fuentes de información:

Redes Sociales e Internet: La sociedad ha cambiado de manera radical en los últimos años hacia la digitalización. El uso de redes sociales y blogs, entre otros es una constante en casi todos los rangos de edad poblacionales, lo que supone una gran oportunidad para las compañías si son capaces de recoger parte de esa información para enriquecer sus propios datos.

Fuentes públicas: En los últimos años se han desarrollado multitud de fuentes de libre disposición y que permiten enriquecer la información de nuestra compañía con múltiples indicadores como pueden ser valores socio económicos, valores meteorológicos, geopolíticos, etcétera. Estas fuentes de libre disposición vienen determinadas por las corrientes Open Data que se han ido desarrollando en los últimos años por los gobiernos de todo el mundo; de hecho, España es líder europeo en la puesta a disposición de los ciudadanos de multitud de fuentes de información para el desarrollo de diferentes modelos de negocio.

Fuentes privadas: Existen multitud de recursos que pueden adquirirse a través de diferentes asociaciones o empresas para enriquecer la información de nuestros clientes con un posible riesgo crediticio, patrón de comportamiento, etc. Estas fuentes de información permiten a las compañías enriquecer su información a través de acuerdos interempresa.

Si bien la disposición de estas fuentes de información para enriquecer nuestros datos puede ser un elemento diferencial en la detección de fraude, disponer de esta información no está exento de múltiples cuestiones a considerar:

• ¿Es viable disponer de esta información sin vulnerar la LOPD (Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal)?
• ¿Cuál es la fiabilidad de cada una de las fuentes de información?
• ¿Qué trabajo es necesario para normalizar esta información externa e integrarla en los procesos de tramitación de mi compañía?
• ¿Qué beneficio real me aporta la incorporación de esta fuente?

Analítica de grafos

Uno de los enfoques más creativos a la hora de luchar contra el fraude o determinar el riesgo de un determinado cliente u operación, es conseguir analizar la información desde múltiples perspectivas. En este sentido, la Analítica de Grafos nos permite enfocar la detección de fraude desde un punto de vista completamente distinto al habitual, el enfoque de las relaciones.

Como hemos visto en los anteriores puntos, la mayor parte de las técnicas utilizadas consiste en analizar los datos desde el punto de vista del valor de dichos datos, sin embargo, la Analítica de Grafos nos permite modelar la información desde el punto de vista de cómo se interrelaciona la información. Este nuevo enfoque nos permite identificar nuevos indicios de fraude basándonos en cómo nuestros clientes, nuestros siniestros, nuestros datos, se interrelacionan entre sí.

La Analítica de Grafos o SNA (Social Network Analysis) es una técnica que nos permite modelar cualquier realidad en una red formada por nodos y relaciones como podemos ver en la siguiente figura:

Esta aproximación nos permite acelerar los tiempos de investigación de cada caso, basándonos en que los tramitadores o analistas no tienen que imaginarse un mapa mental del siniestro sino que dichas técnicas nos aportan un enfoque completamente visual de la información.

De otro modo, la Analítica de Grafos aplicada a los datos de una compañía aseguradora nos permite conocer el comportamiento de nuestros clientes en cada uno de los siniestros de la compañía y así identificar nuevos indicios como elementos en común entre diferentes siniestros, aparición de redes organizadas de fraude, detección de secuencias temporales o patrones geográficos. Es decir, dado que el fraude lo cometen personas, utilicemos un modelado de información que nos permita “ver” como se interrelacionan dichas personas.

Pero la Analítica de Grafos no es sólo un modo de visualización o modelado, sino que nos permite la aplicación de diferentes técnicas y algoritmos matemáticos que nos
permiten inferir patrones de comportamiento en el conjunto de nuestros clientes o anomalías que se encuentran en nuestros datos de un modo automatizado.

En mi opinión, la detección de fraude o la determinación del riesgo de un determinado perfil es una tarea realmente compleja y no existen los sistemas infalibles. Sin embargo, la utilización de la Analítica de Grafos junto con el Machine Learning y el enriquecimiento de la información aporta un elemento diferenciador en la lucha contra el fraude y puede generar importantes beneficios para una compañía que decida emprender dicho camino.

Fuente: bites.futurespace.es, 15/11/17.

Más información:

La Inteligencia y sus especialidades en la Sociedad del conocimiento

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Cloacas y Big Data

Un proyecto Big Data analizará los hábitos de los barceloneses… mediante las alcantarillas

Un proyecto europeo usa Big Data e inteligencia artificial para generar información sobre los hábitos de los ciudadanos de Barcelona a partir del análisis químico, microbiológico y de caudales de las aguas residuales en el alcantarillado.

¿Qué tiene que ver el alcantarillado de una ciudad como Barcelona con la personalidad de los barrios que la componen? Aunque parezca una pregunta absurda, ese es el objetivo de un ambicioso proyecto de investigación que pretende usar las tecnologías de Big Data e inteligencia artificial para generar información sobre el estilo de vida y los hábitos diarios de los ciudadanos… a partir de sus aguas residuales.

En concreto, los investigadores quieren conocer los hábitos de gestión de residuos en los hogares, incluyendo la adecuada gestión de los aceites y las grasas y de las toallitas húmedas, así como los hábitos de consumo de productos farmacéuticos, como los antibióticos.

Esta información se obtendrá a partir del análisis químico, microbiológico y de caudales de las aguas residuales en el alcantarillado y, como decíamos, mediante la aplicación de Inteligencia Artificial y Big Data.

Esta aproximación pionera, bautizada como sewage sociology o sociología de las aguas residuales, será clave en el futuro inmediato para diseñar campañas de concienciación ciudadana en los ámbitos de gestión de residuos en los hogares y de hábitos de salud y hacer un seguimiento de su eficacia, dicen los impulsores de este proyecto.

Por otra parte, los gestores del alcantarillado tendrán una herramienta más para realizar un mantenimiento preventivo que implicará ofrecer un mejor servicio a los ciudadanos.

La iniciativa está comandada por el Instituto Catalán de Investigación del Agua (ICRA), el centro tecnológico Eurecat, el Consorcio Instituto de Estudios Regionales y Metropolitanos de Barcelona (IERMB), el fabricante de sensores s::can Iberia y Barcelona Ciclo del Agua (BCASA) participan en el proyecto.

Esta investigación es uno de los capítulos de la iniciativa europea SCOREwater, que busca contribuir a la transformación digital del sector del agua, el cual está previsto que se prolongue durante cuatro años y cuenta con un presupuesto de 5,8 millones de euros para los tres proyectos de Barcelona, Gotemburgo (Suecia) y Amersfoort (Holanda).

*Artículo original publicado en Business Insider

Etiquetas: Big Data, Smart Cities

Fuente: ticbeat.com, 08/06/19.

Más información:

De Big Brother a Little Brother

Big Data y el Control social en Venezuela

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Big Data y el Control social en Venezuela

Cómo la empresa china ZTE ayudó a Venezuela a construir un mecanismo de control social

Por Angus Berwick.

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CARACAS (Reuters) — En abril de 2008, el entonces presidente venezolano Hugo Chávez envió a funcionarios del Ministerio de Justicia a visitar a sus homólogos en el centro de tecnología chino de Shenzhen.

La misión era conocer el funcionamiento del programa nacional de documentos de identidad de China, según dijo un miembro de la delegación venezolana.

Pero una vez en Shenzhen, los venezolanos se dieron cuenta de que una tarjeta podía hacer mucho más que solo identificar al dueño del documento.

En la sede del gigante chino de telecomunicaciones ZTE Corp, la delegación aprendió cómo China, mediante el uso de tarjetas inteligentes, estaba desarrollando un sistema que ayudaría a Pekín a seguir el comportamiento social, político y económico.

“Lo que vimos en China cambió todo”, dijo el asesor técnico Anthony Daquin, miembro de aquella delegación venezolana.

Su asombro inicial, dijo, se volvió gradualmente en temor de que un sistema así pudiera llevar a cometer abusos contra la privacidad de las personas en Venezuela.

“Ellos buscaban tener el control de los ciudadanos”, agregó.

Al año siguiente, cuando Daquin confesó sus preocupaciones a funcionarios venezolanos, fue detenido y extorsionado por agentes de inteligencia, dijo el asesor a Reuters. Le rompieron varios dientes al golpearlo con una pistola y lo acusaron de “traidor”, aseguró Daquin, quien dijo que por eso huyó del país.

Portavoces del gobierno venezolano no hicieron comentarios sobre la versión de Daquin.

El proyecto languideció, pero casi 10 años después de aquel viaje a Shenzhen, Venezuela lanzó una nueva tarjeta de identificación inteligente conocida como “carnet de la patria”.

La tarjeta transmite datos de sus titulares a servidores de computadoras. El carnet está cada vez más vinculado a la entrega de alimentos subsidiados, salud y otros programas sociales del gobierno, de los que depende la mayoría de los venezolanos para sobrevivir.

Y ZTE, cuyo papel en el proyecto de la patria se detalla aquí por primera vez, está en el corazón del programa.

Como parte de un esfuerzo oficial de 70 millones de dólares para reforzar la “seguridad nacional”, Venezuela contrató el año pasado a ZTE para armar una base de datos con los carnets y crear un sistema de pago móvil para usar con la tarjeta, según contratos revisados ​​por Reuters.

Un equipo de empleados de ZTE ahora funciona dentro de una unidad especial de CANTV, la compañía estatal de telecomunicaciones de Venezuela que administra la base de datos, según dijeron cuatro empleados actuales y anteriores de CANTV.

El carnet de la patria genera preocupación entre algunos ciudadanos y grupos de derechos humanos que creen que es una herramienta para que el gobierno del presidente Nicolás Maduro monitorice a la población y reparta los escasos recursos entre sus leales.

“Es un chantaje”, dijo Héctor Navarro, uno de los fundadores del gobernante Partido Socialista Unido de Venezuela (PSUV) y exministro de Chávez, sobre el programa del carnet de la patria.

“Los venezolanos que tienen el carnet de la patria tienen más derechos que los que no lo tienen”, agregó.

En una entrevista telefónica, Su Qingfeng, el jefe de la unidad de Venezuela de ZTE, confirmó que la empresa vendió a Caracas los servidores para la base de datos y que está desarrollando la aplicación de pago móvil.

La compañía, dijo Su, no violó las leyes chinas o locales y no tiene ningún papel en la forma en que Venezuela recopila o utiliza los datos de los titulares de tarjetas.

“No apoyamos al gobierno”, dijo. “Solo estamos desarrollando nuestro mercado”.

Un derrumbe de la economía en Venezuela está provocando hiperinflación, escasez generalizada de alimentos y medicamentos y un éxodo creciente de ciudadanos desesperados.

El presidente Maduro, el sucesor de Chávez, ha sido sancionado por Estados Unidos y es criticado por gobiernos desde Francia a Canadá por ser cada vez más autocrático.

Pero Maduro tiene un aliado. La tarjeta también muestra cómo China, a través de empresas vinculadas con el estado como ZTE, exporta conocimientos tecnológicos que pueden ayudar a los gobiernos de ideas afines a rastrear, recompensar y castigar a los ciudadanos.

La base de datos, según empleados del sistema de tarjetas y capturas de pantalla de datos de usuarios revisados ​​por Reuters, almacena detalles como cumpleaños, información familiar, empleo e ingresos, inmuebles propios, historial médico, beneficios estatales recibidos, presencia en las redes sociales, membresía de un partido político y si una persona votó.

La divulgación por parte del gobierno de la participación de ZTE se ha limitado hasta ahora a una referencia pasajera en un comunicado de prensa de febrero de 2017 que le da crédito a la compañía por ayudar a “fortalecer” la base de datos.

El gobierno de Venezuela no respondió a las solicitudes de comentarios para este artículo.

Nadia Pérez, portavoz de CANTV, la firma estatal de telecomunicaciones, declinó hacer comentarios y Manuel Fernández, el presidente de la compañía, no respondió a correos electrónicos ni a mensajes de texto de Reuters.

El Ministerio de Justicia de China y su embajada en Caracas no respondieron a los pedidos de comentarios.

Aunque ZTE cotiza en bolsa, su principal accionista es una empresa estatal china y el gobierno es un cliente clave.

ZTE se ha enfrentado a Washington en el pasado por tener tratos con gobiernos vistos como autoritarios.

La compañía pagó este año 1.000 millones de dólares para llegar a un acuerdo con el Departamento de Comercio de Estados Unidos, en una de las varias multas que la empresa recibió tras enviar equipos de telecomunicaciones a Irán y Corea del Norte, violando las sanciones de Washington y leyes de exportación.

La acción del Departamento de Comercio fue desencadenada por un informe de 2012 de Reuters indicando que ZTE vendió a Irán un sistema de vigilancia, que incluía componentes de Estados Unidos, para espiar las telecomunicaciones de sus ciudadanos.

Expertos legales en Estados Unidos dijeron que no está claro si ZTE y otras compañías que proveen el sistema del carnet de la patria violan sanciones impuestas por Washington a altos dirigentes venezolanos al dar herramientas que los críticos creen que refuerzan la permanencia del gobierno en el poder.

Fernández, el presidente de CANTV, es uno de los sancionados debido a la censura que la empresa aplica al internet en Venezuela, según un comunicado del Departamento del Tesoro.

Pero las prohibiciones hasta ahora buscan primordialmente frustrar los negocios con Maduro y otros altos funcionarios, no el comercio habitual en Venezuela.

Aún así, los legisladores estadounidenses y otros críticos del gobierno de Maduro están preocupados por el papel de ZTE en Venezuela. “China está en el negocio de exportar su autoritarismo”, dijo a Reuters el senador estadounidense Marco Rubio, en un correo electrónico.

“La creciente dependencia del régimen de Maduro en ZTE en Venezuela es solo el último ejemplo de la amenaza que las empresas chinas dirigidas por el Estado representan para los intereses de seguridad nacional de Estados Unidos”, agregó.

Para entender cómo funciona el carnet de la patria y cómo nació, Reuters revisó contratos confidenciales y documentos internos del gobierno relacionados con su desarrollo.

También entrevistó a docenas de empleados actuales y anteriores de ZTE, del gobierno venezolano y de CANTV, o la Compañía Anónima Nacional Teléfonos de Venezuela, como se conoce formalmente a la empresa.

Los entrevistados confirmaron los detalles del proyecto y los orígenes del plan que narró Daquin.

“UN INTENTO DE CONTROLARME”

A lo largo del año pasado, Maduro instó a los ciudadanos a inscribirse y sacar la nueva tarjeta, y dijo que es esencial “construir un nuevo poder popular en Venezuela”. Unos 18 millones de personas -más de la mitad de la población- ya lo han hecho, según cifras del gobierno.

“Con este carnet vamos a hacer todo de ahora en adelante”, dijo Maduro por la televisión estatal en diciembre pasado.

Para alentar su adopción, el gobierno ha dado premios en efectivo a los titulares de los carnet por desempeñar tareas cívicas, como reunir a los votantes.

También ha otorgado pagos únicos, como a las mamás inscritas en el sistema, a quienes dio un bono por el Día de la Madre de aproximadamente dos dólares. El pago, en mayo pasado, era equivalente a casi un salario mínimo mensual, que alcanza para comprar un cartón de huevos al ritmo actual de la inflación.

Maduro además está tomando medidas para forzar la adopción de la tarjeta.

El gobierno ahora dice que los venezolanos necesitan el carnet para recibir beneficios que incluyen medicamentos, pensiones, canastas de alimentos y combustible subsidiado.

En agosto, los jubilados protestaron frente a las oficinas principales del instituto nacional de seguridad social y se quejaron de que la regla de exigir el carnet de la patria para cobrar su dinero limitaba el acceso a pensiones ganadas con esfuerzo.

Benito Urrea, un diabético de 76 años, dijo a Reuters que una médica estatal le negó recientemente una receta de insulina y lo acusó de ser miembro de la “derecha” porque no se había inscrito en el sistema del carnet. Como muchos venezolanos, sobre todo aquellos que se oponen al gobierno de Maduro, Urrea ve la tarjeta con sospecha.

“Lo sentí como un intento de persuadirme, comprarme, por mis necesidades”, dijo Urrea en su departamento de Caracas.

Reuters no pudo ponerse en contacto con la doctora.

Con los servidores comprados a ZTE, el gobierno está creando una base de datos que algunos ciudadanos temen esté identificando a quienes apoyan al gobierno y a los que no lo hacen.

Parte de la información, como los datos de salud, se recopila al usar el carnet. Otros datos se obtienen al inscribirse.

Los titulares de tarjetas y los grupos locales de derechos humanos dijeron a Reuters que los administradores hacen preguntas sobre ingresos, actividades políticas y perfiles de redes sociales antes de emitir el carnet.

Los funcionarios públicos se enfrentan a una presión especial para inscribirse, de acuerdo con más de una docena de trabajadores estatales.

Al escanear sus tarjetas durante la elección presidencial en mayo pasado, los jefes les dijeron a los empleados de varias oficinas gubernamentales que les enviaran fotos de ellos en las urnas, aseguraron.

Un documento del Ministerio de Justicia revisado por Reuters mostraba una lista de empleados estatales que no votaron.

Después de que Chávez asumió la presidencia en 1999, buscó empoderar a los venezolanos “invisibles” que no podían acceder a los servicios básicos.

En los años siguientes, más ciudadanos recibieron documentación, pero los carnets eran frágiles y fáciles de falsificar, según un informe del Ministerio de Justicia de 2007.

El informe, revisado por Reuters, recomendó una nueva tarjeta habilitada para usar un microchip que sería más difícil de falsificar, pero no se avanzó en ese esfuerzo.

Ese diciembre, luego de casi una década de gran popularidad, Chávez sufrió su primera derrota electoral, perdiendo un referéndum para eliminar los límites al período de gobierno.

Poco después, los precios del petróleo se desplomaron, golpeando a la economía casi monoproductora.

Chávez se esforzó para apaciguar su base de clase trabajadora, incluyendo a muchos que aún carecían de esos documentos de identidad. Y envió a China a Daquin, el principal asesor de seguridad de la información de su Ministerio de Justicia.

La tecnología que Daquin y sus colegas conocieron en Shenzhen fue la base de lo que se convertiría en el “Sistema de Crédito Social” de China.

El sistema, en constante evolución y parte del cual usa “tarjetas inteligentes de ciudadanos” desarrolladas por ZTE, califica a las personas según su comportamiento, incluida su solvencia financiera y la actividad política.

El buen comportamiento puede hacer que los ciudadanos obtengan descuentos en servicios públicos o préstamos. Las “malas notas” pueden llevar a que se les prohíba usar el transporte público o que sus hijos no puedan ingresar a las mejores escuelas.

Los ejecutivos de ZTE mostraron las tarjetas inteligentes venezolanas a las que se integró una identificación por radiofrecuencia o RFID, una tecnología que permite a través de ondas de radio rastrear la ubicación y datos.

Otras tarjetas utilizan los llamados códigos de respuesta rápida, o QR, códigos de barras matriciales que se usan comúnmente para almacenar y procesar información.

Después del viaje, Venezuela volteó la mirada a Cuba, su más cercano aliado político, y le pidió ayuda para crear su propia versión de tarjetas RFID.

“El nuevo objetivo era Big Data”, dijo Daquin.

En junio de 2008, Venezuela acordó pagarle a una empresa estatal cubana 172 millones de dólares para desarrollar seis millones de tarjetas, según una copia del contrato.

Los funcionarios del gobierno cubano no respondieron a las preguntas sobre el acuerdo.

Para el año 2009, Daquin comenzó a inquietarse por el potencial que tenía el programa del carnet para cometer abusos en la privacidad de los ciudadanos. Y expresó sus preocupaciones ante funcionarios como Vladimir Padrino, un general de la época que ahora es ministro de Defensa de Venezuela.

El Ministerio de Defensa no respondió a las llamadas telefónicas, correos electrónicos ni a una carta presentada por Reuters para hacer comentarios.

En la mañana del 12 de noviembre del 2009, en su panadería habitual de Caracas, seis oficiales armados con uniformes de la agencia nacional de inteligencia esperaban a Daquin, según contó a Reuters.

Le mostraron fotos de su hija y lo obligaron a conducir hacia el este, hacia la ciudad de Guatire.

En un camino secundario, dijo Daquin, lo golpearon con pistolas, le metieron un arma en la boca y le sacaron varios dientes, que aún le faltan.

“¿Por qué traicionas a la revolución?”, preguntó uno.

Le exigieron 100.000 dólares por su liberación, dijo Daquin.

Daquin, quien dice que había estado ahorrando durante años para comprar una propiedad, fue a su casa, sacó dinero de una caja fuerte y se lo entregó a los hombres.

Esa noche, reservó un vuelo para él, su esposa y sus tres hijos a Estados Unidos, donde ha vivido desde entonces, trabajando como asesor de seguridad de la información.

Su hermano, Guy, que también vive en Estados Unidos, confirmó la narración de Daquin.

La documentación revisada por Reuters corrobora su papel en el Ministerio, y personas familiarizadas con el trabajo de Daquin confirmaron su participación en el proyecto del carnet.

Después de que Daquin huyó, el contrato con Cuba no llegó a ninguna parte, según otro exasesor.

En marzo de 2013, Chávez murió. Maduro, su heredero como candidato del Partido Socialista, fue elegido presidente al mes siguiente. El prolongado desplome petrolero arrastró a Venezuela a la recesión.

“AVERIGUAREMOS”

Con el aumento de la pobreza y el hambre, el gobierno lanzó en 2016 un programa para distribuir paquetes de alimentos subsidiados. Contrató a Soltein SA de CV, una compañía con sede en México, para diseñar una plataforma en línea para rastrear los paquetes, según los documentos revisados ​​por Reuters.

La plataforma fue el comienzo de la base de datos que ahora se usa para el sistema del carnet de la patria.

Los directores de Soltein, según los perfiles de LinkedIn, son en su mayoría exempleados estatales cubanos.

Una persona que contestó un teléfono registrado a nombre de Soltein negó que la empresa trabajara en el sistema de la patria. Una mujer en la dirección registrada de la compañía en la ciudad turística de Cancún dijo a Reuters que nunca había oído hablar de Soltein.

El sistema funcionó. Un 90 por ciento de los residentes del país recibe hoy los paquetes de alimentos, según un estudio publicado en febrero por la Universidad Católica Andrés Bello y otras dos universidades.

Ya más satisfecho con su capacidad de rastrear las entregas, el gobierno buscó saber más sobre los beneficiarios, de acuerdo con personas involucradas en el proyecto. Así que volvió a ZTE.

La empresa china, que está en Venezuela desde hace aproximadamente una década, tiene más de 100 empleados que trabajan en dos pisos de un rascacielos de Caracas. Primero trabajó con CANTV, la compañía de telecomunicaciones, para habilitar la programación de televisión en línea.

Como muchas empresas estatales en Venezuela, CANTV está sedienta de inversiones.

ZTE se convirtió en un socio clave, asumiendo muchos proyectos que alguna vez hubieran sido responsabilidad de CANTV, dijeron personas familiarizadas con ambas compañías.

La compañía china está ayudando hoy al gobierno de Venezuela a construir seis centros de respuesta a emergencias que monitorizan las principales ciudades del país, según un comunicado de prensa de 2015.

En 2016, ZTE comenzó a centralizar para el gobierno la vigilancia por video de todo el país, dijeron empleados actuales y anteriores.

En su empuje final por los carnets de la patria, el gobierno ya no consideraba la tecnología RFID, según personas familiarizadas con el esfuerzo. La tecnología de rastreo era demasiado costosa.

En cambio, le pidió a ZTE que lo ayudara con los códigos QR, los cuadros en blanco y negro que los usuarios de teléfonos inteligentes pueden escanear para dirigirse a sitios web.

ZTE desarrolló los códigos, a un costo de menos de 3 dólares por cuenta, y el gobierno imprimió las tarjetas, vinculándolas a la base de datos de Soltein, dijeron esas fuentes.

En una llamada telefónica con Reuters en septiembre, Su, el jefe de negocios de ZTE en Venezuela, confirmó el acuerdo de la compañía con CANTV. Se negó a responder otras preguntas.

Maduro presentó las tarjetas en diciembre de 2016. En un discurso televisado, sostuvo una, agradeció a China por prestar un apoyo que no especificó y dijo que “todo el mundo debe carnetizarse”.

El sistema de identificación, que aún se ejecuta en la plataforma Soltein, todavía no se había migrado a los servidores ZTE.

El desastre pronto golpeó. En mayo de 2017, los hackers irrumpieron en la base de datos del sistema del carnet. El ataque fue llevado a cabo por activistas anónimos anti Maduro conocidos como TeamHDP.

El líder del grupo, en una cuenta en Twitter bajo el nombre @YoSoyJustincito, escribió que el pirateo fue “sumamente sencillo” y estaba motivado por la misión del TeamHDP de exponer los secretos de Maduro.

El hacker, que habló con Reuters por mensajes de texto, se negó a ser identificado y dijo que ya no está en Venezuela. Un administrador de CANTV que luego ayudó a migrar la base de datos a los servidores ZTE confirmó los detalles de la violación.

Durante el hackeo, TeamHDP tomó capturas de pantalla de los datos de los usuarios y eliminó las cuentas de los funcionarios del gobierno, incluido Maduro. Más tarde, el presidente apareció en la televisión escaneando su tarjeta y recibiendo un mensaje de error: “La persona no existe”.

Las capturas de pantalla de la información de varias cuentas de tarjetas, compartidas por TeamHDP con Reuters, incluían números de teléfono, correos electrónicos, domicilios, participación en eventos del Partido Socialista e, incluso, si una persona tiene una mascota.

Las personas familiarizadas con la base de datos dijeron que las capturas de pantalla parecen auténticas.

Poco después del hackeo, Maduro firmó un contrato de 70 millones de dólares con CANTV y un banco estatal para proyectos de “seguridad nacional”. Eso incluyó el desarrollo de una “base de datos centralizada de la patria” y una aplicación móvil para procesar pagos asociados con la tarjeta, como la compra de la caja de alimentos que entrega el gobierno a precio de descuento.

“La seguridad integral de la nación (…) pretende ser vulnerada por factores apátridas y antiimperialistas”, dice el contrato, que sostiene que una parte no revelada del dinero provendría del Fondo Conjunto de China y Venezuela, un programa de financiamiento bilateral.

Un contrato relacionado, también revisado por Reuters, asigna la base de datos y los proyectos de aplicaciones de pago a ZTE. El documento no revela cuánto de los 70 millones de dólares se destinarían a la empresa china.

ZTE declinó comentar sobre los detalles financieros de su negocio en el país petrolero. Ni el gobierno venezolano ni el chino respondieron a preguntas de Reuters sobre los contratos.

En julio de 2017, Soltein transfirió la propiedad de los datos del sistema de la patria a CANTV, según muestran los documentos del proyecto.

Un equipo de una docena de desarrolladores de ZTE comenzó a reforzar la capacidad y la seguridad de la base de datos, dijeron los empleados actuales y anteriores de CANTV.

Entre otras medidas, ZTE instaló unidades de almacenamiento de datos construidas por Dell Technologies Inc., con sede en los Estados Unidos, según un documento de ZTE. La portavoz de Dell, Lauren Lee, dijo que ZTE es un cliente en China, pero que la empresa no vende equipos a ZTE en Venezuela.

Agregó que Dell revisó sus transacciones en Venezuela y que tampoco tenía conocimiento de ninguna venta a CANTV.

“Dell se compromete a cumplir con todas las leyes aplicables donde hacemos negocios”, dijo Lee en un correo electrónico. “Esperamos que nuestros clientes, socios y proveedores sigan estas mismas leyes”.

En mayo, Venezuela celebró elecciones que fueron desacreditadas por gobiernos extranjeros después de que las autoridades electorales venezolanas inhabilitaran a varios partidos de oposición.

Antes de la jornada electoral, los funcionarios del partido gobernante instaron a los votantes a estar “agradecidos” por la generosidad del gobierno a través de los carnet de la patria.

Instalaron quioscos llamados “puntos rojos” cerca de los centros de votación, donde los votantes podían escanear sus tarjetas y registrarse. El mismo Maduro prometió un “premio de la patria” para quien votara.

Los que escanearon sus tarjetas más tarde recibieron un mensaje de texto agradeciéndoles por apoyar a Maduro, según varios titulares de tarjetas y un mensaje de texto revisado por Reuters.

Los premios para votar, sin embargo, nunca fueron emitidos, dijeron los dueños de las tarjetas y personas familiarizadas con el sistema.

Los empleados actuales y anteriores de CANTV dicen que la base de datos registra si votó una persona, pero no cómo.

Sin embargo, a algunos votantes se les hizo creer que el gobierno lo sabría.

Una organizadora de un comité de distribución de alimentos en la ciudad de Barinas, en el oeste del país, aseguró que empleados del gobierno le pidieron a ella y a sus colegas que les dijeran a los beneficiarios de las cajas con comida que podían saber cómo votaron.

“Nosotros nos vamos a enterar si va a votar o no por el gobierno”, recordó la mujer haberles dicho.

Los trabajadores del Estado dicen que son un blanco. Una presentación interna de CANTV del año pasado dijo que el sistema puede transmitir información de la base de datos a los ministerios para ayudar a “generar estadísticas y tomar decisiones”.

Después de la votación, oficinas gubernamentales, como el estatal Banco Bicentenario, enviaron listas a CANTV con nombres de empleados estatales para determinar si habían votado, según un gerente que ayudó a configurar los servidores.

El Banco Bicentenario no respondió a un pedido de comentarios.

Ahora que los datos personales están tan disponibles, algunos ciudadanos temen perder más que sus empleos, dijo Mariela Magallanes, una legisladora de la oposición que encabezó una comisión para investigar los carnet de la patria.

“El gobierno sabe exactamente quién es más vulnerable a la presión”, dijo.

—Reporte adicional de Adam Jourdan en Shanghái, Ben Blanchard en Pekín, Eric Auchard en Londres, Sarah Marsh en La Habana, Francisco Aguilar en Barinas, Iván Alonso en Cancún, Christine Murray en Ciudad de México y Andreína Aponte en Caracas. Editado en español por Vivian Sequera y Pablo Garibian.

Fuente: lta.reuters.com, 14/11/18.

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El Comercio Exterior en el siglo XXI

Comerciar en la era de los algoritmos

Cómo impacta el exponencial cambio tecnológico sobre la producción, el transporte, el empleo y la forma de relacionamiento con el mundo. Una realidad con tantas oportunidades como riesgos. Navegar entre drones, criptomonedas e impresión 3D.

Por Florencia Carbone.

Algunos hablan de la integración post contenedor, otros de la integración en la era de los algoritmos. Unos destacan que las fronteras se desdibujan, otros cómo cambia la manera de concebir, fabricar, vender y transportar un producto, y de la transformación de los servicios. Todos coinciden en que la gran máquina detrás de todo es la tecnología o, mejor el dicho, un enorme y disruptivo cambio tecnológico.

Inteligencia artificial y robótica avanzada que automatizan ya no sólo el trabajo manual, sino el intelectual, y con el ello alteran la relevancia del costo laboral.

Fabricación digital que torna borrosa la frontera entre bienes y servicios y con ello reconfigura las cadenas de valor, ¿creando o destruyendo empleo?

Materiales avanzados (nanotecnología) que instala el tema de recursos naturales sustitutos y complementarios con el consiguiente cambio en las ventajas comparativas de los países.

Internet de las cosas, que dispara mayor productividad, eficiencia y control y ayuda a reducir los costos relacionados con el comercio.

Entre drones y criptomonedas

Un mundo de drones, criptomonedas, realidad virtual, impresión 3D, hologramas y big data, tal como describió Gustavo Beliz, director del Instituto para la Integración de América Latina y el Caribe (Intal) del Banco. Interamericano de Desarrollo (BID).

En síntesis, ese fue el eje de la edición 2016 del Pec Comex (Pasión, Experiencia, Conocimiento) de la Fundación ICBC. La convocatoria se hizo esta vez para hablar sobre «Las tecnologías como facilitadoras del comercio».

El maestro de ceremonias fue Félix Peña, director del Instituto de Comercio Internacional, y encargado de presentar a los participantes divididos en dos paneles. En el primero estuvieron, junto con Beliz, Rafael Cornejo, consultor en comercio internacional; Agustín Kelly, director general de Comercio Exterior del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires; y Luciana Pagani, socia fundadora de Boosteller y profesora de Estrategia y Competitividad de la Universidad de San Andrés. Para el cierre se eligió un contenido netamente práctico. Bárbara Morra, Sebastián Cazajus y Diego Rubinstein contaron, en primera persona, sobre sus emprendimientos nacidos y cruzados, fundamentalmente, por la tecnología: carteras para bicicletas (Bici by Bar) que se venden desde San Andrés de Giles al mundo, por internet; Gencomex, una plataforma de venta de fletes internacionales (bautizada el «Despegar de las cargas»); y DMFusion.com, una agencia de marketing digital.

Los latinoameicanos y la integración

En el arranque, Beliz contó que desde el Intal monitorean desde hace dos años qué piensan los latinoamericanos sobre diferentes aspectos de la integración regional, y que gracias a una alianza con Latinobarómetro cruzan la percepción de la opinión pública con indicadores objetivos a partir de las bases de datos de intercambio de bienes y servicios, innovación e inversión extranjera directa, entre otras cosas.

«Un elemento clave es la integración en la era de los algoritmos, entender de qué manera el cambio tecnológico exponencial nos presenta otro horizonte en materia del panorama tanto para la agenda multilateral, regional como bilateral. Y otro punto importante es la integración con equidad, porque este cambio tecnológico formidable encierra riesgos y oportunidades, presenta aristas bien desafiantes desde el punto de vista del mundo productivo y de qué pasa con el empleo», dijo.

Beliz cree que entre el tecnoescepticismo y el tecnoutopismo, hay un camino para la diversificación productiva de América latina, para la innovación y la agregación de valor. Y entonces mostró una encuesta hecha a 20.000 latinoamericanos, en 18 países, en 2015, que indica que cuando se pregunta sobre los temas importantes para el desarrollo, el 24% de los consultados menciona la integración.

«Hay temas que están vinculados con la integración y son crecientemente importantes para el comercio como el medioambiente, las políticas sociales, la infraestructura, los niveles de institucionalidad y la gobernanza. A medida que crece la percepción de bienestar personal de la población, hay más demanda por integración. Cuanto más jóvenes y mayor nivel de estudio, más apoyo cosecha la integración», describió antes de señalar que el 66% de los latinoamericanos cree que la integración tiene un impacto positivo en el acceso a la tecnología y que por lo tanto ese es un elemento clave para trazar políticas públicas y encarar negociaciones comerciales. «El impacto de las nuevas tecnologías en los modos clásicos de entender el comercio internacional es enorme», enfatizó. Y citó ejemplos.

Inteligencia artificial y robótica avanzada. «Hace poco, el presidente de Accenture hablaba sobre la velocidad del cambio en las funciones de los robots, que no sólo tienen tareas en fábricas de autos, sino que comienzan a hacer cosas que requieren de un aprendizaje en sí mismo, y que esos propios robots se vuelven obsoletos cada 6 meses. El nivel de desafío que esto plantea para el comercio internacional se ve en los fenómenos que se están dando en Estados Unidos y China: ya no cuenta tanto el costo laboral bajo para los niveles de competitividad o productividad como sí el nivel de automatización en tareas no rutinarias. Eso es lo que pone en jaque hoy el concepto clásico de costo laboral y de equidad. En EE.UU., 47% de la fuerza laboral está en riesgo de ser reemplazada por la automatización; en China ese porcentaje trepa a 60%».

Fabricación digital. «Pone un quiebre fundamental sobre la economía o integración del post contenedor. No es que vayan a quedar afuera los contenedores o los desafíos de logística portuaria y transporte, pero pensemos lo que significa la impresión aditiva con impresoras 3D o 4D, lo que implica en términos de transporte físico de un producto como una silla de un lugar a otro del mundo, que hasta ahora supone un camión que atraviesa una ruta, los tiempos de espera, contar con los prácticos que guían el barco, cruzar el mar, llegar a otro punto del planeta, descargar y transportar el producto hasta el consumidor. ¿Qué ocurre si con la fabricación digital todos estos pasos pueden ser obviados y presionando una tecla de la computadora se pone en marcha el proceso de impresión aditiva en otro punto del planeta? Imaginemos el cambio fenomenal que implica esto en la modificación de los patrones básicos de producción para la cadena de logística y del transporte».

Cambio en los criterios de ventajas comparativas. «Pensemos en la fabulosa revolución que se produjo en el sector agropecuario argentino en los últimos 20 años, basada en un gigantesco paquete tecnológico. Hoy lo sigue estando: va desde el análisis de big data hasta drones que manejan las cosechas, la mitigación del riesgo climático y la reducción del uso de pesticidas, hasta la computadora que está en una maquinaria agrícola y el cambio en el modo más básico de acopiar cosecha en un silo no tradicional. Todo eso permitió a la Argentina ser muy competitiva en términos mundiales, pero ¿puede ponerse en riesgo esa competitividad tecnológica? ¿Dónde está la nueva frontera? China inauguró el año pasado el más grande laboratorio de clonación de animales: clonarán un millón de cabezas de ganado por año. El Mercosur exporta US$ 9000 millones por año de ganado bovino. ¿Implica esto una amenaza competitiva para el clásico patrón de comercio internacional del país?».

Nueva matriz de empleo. «¿Habrá destrucción de empleo o reemplazo de empleo con otras modalidades? La OCDE acaba de difundir un documento sobre cómo cambian los patrones de empleo y cuál es el desafío respecto de cómo se borra la división entre economía de servicios y bienes, y la importancia extraordinaria de las industrias creativas», concluyó Beliz.

Cornejo habló sobre aspectos de la operatoria actual del comercio internacional y uno de sus capítulos centrales: la facilitación.

Kelly explicó que uno de los objetivos centrales del organismo que dirige es promover la internacionalización de diferentes sectores e industrias de la Ciudad, y que en ese sentido se trabaja en cuatro ejes: desarrollo emprendedor, transferencia científica, industrias creativas e inserción internacional. «El 95% de lo que exporta la Ciudad son servicios, desde videojuegos y turismo educativo, a servicios editoriales y audiovisuales, tecnología, franquicias, diseño y música. ¿Por qué servicios? Porque tienen un alto valor agregado, demandan recursos altamente capacitados y son una fuente de innovación», contó.

Relaciones más cercanas

Además detalló que el trabajo se basa en el relacionamiento entre ciudades: «Buenos Aires y Amsterdam tienen mucho más en común que la Argentina y Holanda, por eso generamos relaciones a través de las unidades económicas que son las ciudades, basados fuertemente en el triángulo público-privado-académico.»

Pagani cree que en el proceso de innovación empresarial, la tecnología juega un rol determinante (ver Oportunidades en un mundo semiglobalizado). «Por un lado, es un acelerador de la complejidad competitiva y los niveles de exigencia, pero por otro se torna una herramienta clave para abordar el desafío y potenciar los esfuerzos en materia de estrategia y gestión», explica.

Como todo cambio, la irrupción y el actual protagonismo central de la tecnología plantea tantos desafíos como oportunidades. Las políticas públicas, y el rol del sector privado y académico harán que el predominio sea de unos o de otros.

Fuente: La Nación, 11/10/16.

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