Cubadebate

Entre las 176 transformaciones económicas y sociales planteadas y aprobadas por el gobierno cubano y la Asamblea Nacional aparece una cuyo texto merece un profundo análisis:

“172. Reconocer el dato como el quinto factor de producción (junto a tierra, trabajo, capital y capacidad empresarial) implica que se considere como recurso económico, no renovable, y con capacidad de generar riqueza.”

¿Cómo se entiende esto, y sobre todo, cómo se implanta como transformación de la economía y la sociedad cubana?

Para comprenderla mejor tenemos que ir de alguna forma a las ciencias económicas contemporáneas. Esta interesante y decisiva propuesta de transformación está en concordancia con algunos de los textos teóricos más recientes, según consultas. Y también requiere de al menos dos puntos de vista confluyentes para su comprensión plena: el de la economía como ciencia y el del amplio instrumental disponible de almacenamiento y procesamiento de datos.

En lengua latina la palabra “datum” significa “algo dado”. En este sentido un datum es cualquier información acerca del entorno o de otra fuente que sea un hecho objetivo, material o virtual, y se le suministra a un observador sin tener en cuenta si ha sido o no procesado antes. Es un dato si ahora es de día o es de noche. El número de personas que se mueven en La Habana diariamente entre el municipio Boyeros y Plaza de la Revolución es un dato. También lo es la fecha de nacimiento de los que visitan el sitio Cubadebate en la web en un mes.

En economía, los “factores de producción”, recursos o insumos, son los que se utilizan en el proceso productivo para generar bienes y servicios y su valor asociado. Su definición ha evolucionado así a partir de la teoría clásica que se sistematiza con Adam Smith y David Ricardo en el Reino de la Gran Bretaña del siglo XVIII y principios del XIX.

Se han venido aceptando desde entonces cuatro recursos o factores básicos de producción: la tierra, el trabajo, el capital y la capacidad empresarial, tal y como se menciona en nuestra transformación 172. Debe observarse que estos factores implican tanto los que se emplean para la producción material como para la prestación de servicios. Con los factores de producción se produce valor y este se mide en dinero a través de una moneda convencional. Si nos planteamos que los datos son también factores de producción, estamos declarando inequívocamente que son y debemos considerar y trabajar para que sean una fuente de creación de valor económico, tanto como sin dudas lo es nuestra tierra minera de lateritas con cobalto y níquel cubanos.

Los bienes o servicios suelen denominarse “bienes de consumo” cuando se adquieren por los consumidores. Ya no son factores de producción, y tienen otro valor, que es el que los clientes invierten para tenerlos o usarlos. Aquí nuestros datos pueden tomar una magnitud extraordinaria convirtiéndose en mercancía, evaluable y negociable.

Así los datos acerca de cualquier cosa se pueden convertir para la economía cubana en factores de producción, o bienes de consumo por separado o simultáneamente según el caso, y todo con la capacidad de producir riqueza para el pueblo cubano.

Uno de los acontecimientos científicos que provocan esta consideración es la irrupción de múltiples instrumentos de inteligencia artificial (IA) en la vida común de los ciudadanos. Estas ciencias y tecnologías que fueron bautizadas con ese nombre hace ya 70 años se basan inevitablemente en la gestión de todo tipo de datos.

Citaremos solo algunos ejemplos que ni siquiera podemos afirmar que serían los más relevantes ante el inmenso mar de oportunidades que significa que los datos puedan producir riquezas, y también bienestar para los cubanos.

Un caso es el de la llamada “Medicina de Precisión y el Diagnóstico Temprano”. Si se dispone de millones de imágenes de radiografías, análisis y expedientes clínicos históricos de todo tipo de pacientes de todo el país, debidamente digitalizados y completos con el lugar y fecha de obtención, además de los datos generales de los pacientes, manteniendo la debida privacidad para sus identidades personales se posee un tesoro.

Aplicando procedimientos del llamado aprendizaje automático entrenado con esos datos, la IA puede, por ejemplo, “aprender” a distinguir una célula cancerígena de una sana con una precisión que a veces supera al ojo humano, porque ha “visto” millones de casos, mientras que un médico humano ha visto “solo” unos cuantos miles en su carrera.

Además del valor incalculable de que puede salvar la vida de un enfermo con un diagnóstico temprano, se reducen los costos pues se optimizan los recursos hospitalarios y eventualmente se pueden crear a tiempo fármacos personalizados basados en el ADN del paciente. Aquí, los datos se transforman en eficiencia económica operativa y sobre todo en supervivencia.

Otro caso que podría ensayarse con grandes probabilidades de éxito requeriría trabajar con datos históricos de casos de dengue, chikungunya, y otras enfermedades trasmitidas por mosquitos, unidos con factores climáticos (temperatura, lluvias), datos de densidad de mosquitos y otros que puedan ser relevantes. Así, un modelo de IA podría predecir brotes con semanas de antelación. Esto permitiría dirigir las campañas de fumigación y eliminar criaderos de forma focalizada, ahorrando recursos escasos y muchos enfermos.

Estos ejemplos son particularmente importantes para el caso cubano porque muestra cómo los datos pueden producir un bien social y también económico: la vida y la eficiencia sanitaria.

En otros aspectos, por ejemplo, algunos reportes indican que Cuba genera más de 15000 toneladas diarias de residuos sólidos y solo recicla una proporción menor d e ellos. Los datos pueden hacer más eficiente este ciclo. Para recolectar residuos, en lugar de rutas fijas, un algoritmo podría usar datos de los puntos de recogida (nivel de llenado, tipos de material) para dirigir los camiones a donde más se necesita. Esto reduciría el consumo de combustible y aumentaría el volumen recuperado. Existen experiencias técnicas y también experiencia empírica para ello, que automatizándose con los datos pueden convertirse en un factor de eficiencia económica formidable para una ciudad.

En otro aspecto, un mercado digital donde las empresas puedan intercambiar desechos (por ejemplo, residuos de una fábrica que son insumo para otra) requeriría datos estandarizados sobre disponibilidad y composición de materiales. Esto es una forma directa de convertir datos en valor económico.

Sería un buen reto al lector invitarlo a que incluya en sus reflexiones diarias cómo poder hacer que los datos que genera o consulta en su actividad propia diaria puedan convertirse en una fuente de valor económico para la sociedad.

Existen muchos ejemplos en la red de redes y hasta recomendaciones de modelos de IA de uso público y gratuito que multiplicarían estos ejemplos. Esto le daría realidad conceptual y práctica a la transformación 172. No es el caso de esperar que se indique desde un ministerio, una OSDE o cualquier otra “instancia superior”. Las nuevas normativas para las empresas públicas y privadas permiten que estas iniciativas se puedan tomar desde una empresa y desde cualquier unidad empresarial o económica.

Confiemos en la comprensión, interés y talento de nuestros actores sociales y económicos para el triunfo de un propósito tan hermoso y útil.