El mundo digital ha impuesto un ritmo frenético a muchas organizaciones, que se ven abrumadas por las nuevas fuentes de datos que necesitan incorporar, gestionar y aprovechar para sobrevivir en el entorno competitivo actual. El reto no viene solo por la impresionante cantidad de datos que se generan cada segundo que pasa, sino que también han aparecido otros factores aún más críticos.

El ecosistema digital implica también una gran complejidad derivada de la enorme variedad de datos nuevos que es necesario recolectar, procesar y comprender. Antes de la explosión de las redes sociales, los dispositivos móviles y el internet de las cosas, los datos que manejaba cualquier empresa eran de tipo fecha, de tipo numérico o cadenas cortas de caracteres directamente interpretables. Es decir, eran datos claramente estructurados, acotados y bien definidos.

Los nuevos canales digitales imponen a muchas organizaciones la necesidad de manejar nuevos tipos de datos, bastante más complejos y desestructurados. Los datos relacionados con usuarios y clientes que proporciona el ecosistema digital son muy diferentes de los datos tradicionales: fotografías y vídeos publicados en redes sociales, texto en lenguaje informal publicado en blogs y Twitter, 'cookies' y otros registros de visitas a páginas web, coordenadas geográficas de dispositivos móviles, parámetros físicos obtenidos a partir de sensores, etc.

Los mecanismos tradicionales de procesamiento no aplican a estos tipos de datos, ya que la información está, en cierto sentido, oculta. Una fotografía contiene gran cantidad de información susceptible de ser extraída, como por ejemplo el texto o la identidad de las personas que aparecen en la imagen. Llamamos sistemas cognitivos a los sistemas capaces de acceder a esta información, comprenderla y usarla para sus objetivos.

En el ámbito que nos ocupa, tenemos los sistemas cognitivos artificiales, que usan algoritmos específicos de reconocimiento facial para identificar a las personas que aparecen en una imagen, por ejemplo.

En ese sentido, a veces cuesta asumir que algunas máquinas sean mejores sistemas cognitivos que nosotros, pero esa es una realidad si nos fijamos en aspectos concretos: no es muy habitual que un humano sea capaz de procesar en milisegundos cientos de peticiones simultáneas de los usuarios de una tienda en internet, sin embargo es lo normal en un sistema 'online' de personalización de contenidos.

Lo que es aún más icónico: la toma de decisiones que antes era responsabilidad de humanos está quedando bajo la responsabilidad y la autonomía de las máquinas. Ya no es solo procesar imágenes, descubrir patrones ocultos en los datos de sensores o predecir la demanda de una prenda la siguiente temporada. Se trata también de tomar decisiones con respecto a esa información.

Los nuevos modelos de negocio y las nuevas estrategias de 'marketing' requieren la generación de contenidos a medida y una relación con el cliente totalmente personalizada. La inmediatez de los canales 'online' exige que estas actividades se realicen en tiempo real. Cada cliente es único y por eso, si tenemos un millón de clientes a los que debemos dar respuestas inmediatas, solo una máquina será capaz de hacerlo. Este es el terreno de la inteligencia artificial y de la computación cognitiva.