Del Big Data Al Deep Data

Durante los últimos diez meses, he presidido y cofacilitado el programa IDEAS China del MIT, un programa de innovación de diez meses para un grupo de unos 30 líderes empresariales chinos de alto nivel. Este año, el programa IDEAS China inscribió a ejecutivos de un importante banco estatal chino. Uno de los objetivos de este equipo era reinventar el futuro de su organización ante el big data y otros cambios disruptivos relacionados, lo que me proporcionó una mayor exposición a ese aspecto de la economía mundial. Por ejemplo, Jack Ma, el visionario fundador de Alibaba, afirma: «En cinco años, prevemos que la era humana pasará de la era de la tecnología de la información a la era de la tecnología de datos».

Pero ¿qué significa vivir en la era de la "tecnología de datos" y el "big data"? Hasta hoy, esto ha significado a menudo que grandes empresas como Google, Amazon, Facebook y Apple —las mismas que antes amábamos y que ahora cada vez más cuestionamos, desconfiamos o tememos— se apropian de tus datos sin preguntar y los venden a otras empresas sin tu conocimiento (hasta que te fijas en los anuncios web dirigidos que aparecen en tu pantalla). Me parece interesante que la visión inicialmente muy positiva de la gente sobre estos imperios estadounidenses del big data haya ido cambiando primero en Europa, pero ahora también en muchas otras partes del mundo, incluyendo Norteamérica. Edward Snowden nos hizo a todos más sensibles al mal uso del big data. Pero ese es solo el problema superficial. El verdadero problema está en un nivel más profundo.

El verdadero problema del big data es que cada vez más externalizamos nuestra capacidad de percibir y pensar a algoritmos programados en máquinas. Si bien esto parece muy conveniente y atractivo a primera vista, y ofrece acceso a servicios que muchos deseamos, también plantea la pregunta sobre quién es realmente el propietario del big data, sobre el derecho de las personas y los ciudadanos a poseer sus datos personales y a ejercer sus derechos sobre su uso.

Si bien el big data ha abierto un abanico de posibilidades completamente nuevo, me gustaría sugerir una distinción entre el big data superficial y el deep data . Los datos superficiales son simplemente datos sobre otros: lo que hacen y dicen. De eso se compone casi todo el big data actual.

Los datos profundos se utilizan para que las personas y las comunidades se vean a sí mismas . Los datos profundos funcionan como un espejo: te permiten verte a ti mismo , tanto como individuo como como comunidad. Durante los últimos veinte años de mi vida profesional, he ayudado a equipos y organizaciones a atravesar procesos de profunda innovación y cambio transformador en diferentes sectores y culturas. Lo que he aprendido de todos estos proyectos es que la clave del cambio transformador es lograr que el sistema se vea a sí mismo . Por eso los datos profundos son importantes. Importan para el futuro de nuestras instituciones, nuestras sociedades y nuestro planeta.

Pero lo que ocurre hoy con el big data suele ser lo contrario: se utiliza para manipular nuestro comportamiento y bombardearnos con publicidad que nunca solicitamos. El big data superficial se utiliza para externalizar el pensamiento humano a algoritmos y reducir nuestro nivel de consciencia dentro de los límites del pensamiento habitual. Los datos profundos, si se desarrollan y cultivan correctamente, podrían ayudarnos a mejorar el nivel de consciencia y a transformar el sistema , transformando la consciencia de los actores involucrados en él, desde la conciencia del ego-sistema (consciencia de mi propio silo) a la conciencia del ecosistema (consciencia del todo).

Permítanme resumir la distinción entre big data superficial y profundo con dos dibujos simples:

Big data (ciencia 1.0): datos que informan sobre el mundo (fuente: A. Oechsner).

Datos profundos (ciencia 2.0): datos que nos ayudan a vernos a nosotros mismos (fuente: A. Oechsner).

El viaje de la ciencia 1.0 a la ciencia 2.0 es un viaje en el que el rayo de la observación científica vuelve a dirigirse hacia el yo que observa, tanto individual como colectivamente.

Al final de nuestra reunión de clausura la semana pasada, los altos directivos del banco estatal chino reflexionaron sobre su propia trayectoria de los últimos diez meses. Todos ellos informaron de un profundo cambio en su forma de pensar y operar. A continuación, dos declaraciones ejemplares:

Este viaje no se trata solo de herramientas y conocimiento; transforma tu forma de pensar y te permite, ante los desafíos, romper con las viejas costumbres. Siento que mi yo ha estado cambiando. También he notado ese cambio entre mis colegas. Llegamos a consensos con mayor facilidad. Siento que hay un cambio de intención entre mis colegas. Como resultado, estamos más en contacto con nuestra experiencia y podemos ejecutar mejor.

Para mí, el viaje de IDEAS es un viaje del corazón. Me abrió una nueva forma de pensar, de relacionarme y de ser.

En esencia, lo que describieron los participantes de IDEAS fue una transformación de
• Pensar: de descargar viejos patrones a pensar creativamente
• conversar: del debate al diálogo generativo
• Colaboración: de egocéntrica/reactiva a más ecocéntrica y cocreativa.

Durante los últimos meses, mientras permanecían en sus puestos, los participantes se dividieron en cuatro equipos que intentaron crear prototipos de nuevas formas de operar para explorar oportunidades futuras. Lo que me impactó fue que cada equipo terminó desarrollando una nueva plataforma de colaboración interorganizacional que utilizaba los datos como herramienta para transformar la comunicación entre sus partes interesadas. Todos sus prototipos aún se encuentran en una etapa inicial. Sin embargo, una lección que los equipos mencionaron repetidamente fue la importancia de cambiar su mentalidad del "yo" al "nosotros ", del "ego" al "eco" .

La pregunta que me han dejado sus esfuerzos es ésta: a nivel social, ¿qué tipos de infraestructuras de datos profundos podrían facilitar esta 'curvatura del haz de observación' hacia el observador en el nivel de ecosistemas enteros?

Por ejemplo, hoy usamos el PIB para medir el progreso económico. El PIB es una excelente medida de datos superficiales. Pero ¿cuál sería la herramienta de datos profundos equivalente para medir el progreso económico real en una comunidad? Creo que incluiría un nuevo sistema de indicadores que se base en resultados reales (por ejemplo, esperanza de vida) y en el bienestar de las personas y sus comunidades (por ejemplo, calidad de vida). El año pasado nosotros, el Presencing Institute, con la Academia de Liderazgo Global de GIZ (Ministerio Alemán de Cooperación para el Desarrollo) y el Centro de Felicidad Nacional Bruta en Bután, lanzamos el Laboratorio de Bienestar Global . El laboratorio vincula a líderes de gobierno, empresas y sociedad civil de todo el mundo que son pioneros en nuevos indicadores y herramientas de datos profundos que ayudan a las comunidades y ecosistemas a verse a sí mismos, para sentir y prototipar nuevas formas de operar.

¿Dónde ves hoy las semillas de estos nuevos sistemas de indicadores o herramientas de datos profundos? ¿Qué podemos aprender de estos primeros ejemplos? ¿Qué significarían los datos profundos para ti? ¿Cuáles son las verdaderas fuentes de bienestar y felicidad en tu vida y trabajo, y qué métricas podrían ayudarte a ver y percibir tu propio camino de desarrollo de una manera más significativa? ¿Cómo podemos ser pioneros en la transición del big data al deep data en los negocios, la sociedad y en ti mismo?

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