Google Allo, o cómo aprender sobre ti

Hace unos días Google ponía en GooglePlay la primera versión de la polémica Allo. Esta nueva app de mensanjería instantánea, la cual nos presentó en el pasado Google I/O, es la nueva apuesta para llegar a un mercado en el cual Hangouts no termina de convecer. Pero… a parte de simpáticas funcionalidades como emojis animados, cambiar el tamaños de las letras, dibujar sobre nuestras fotografías… ¿qué la diferencia del resto?

El chat que aprende sobre ti

No es un simple chat,  es una de las primeras apps en incluir Google Assistant, el asistente virtual presentado por Google durante el pasado mes de mayo. Básicamente es un interlocutor más en en nuestros chats, que responde a las preguntas que le realicemos y que además va aprendiendo sobre nosotros, recordando aquellos detalles que han sido mencionados, permitiendo así darnos cada vez respuestas más acertadas.

Es divertido, útil, sencillo, y se integra con otros servicios de Google. Esto supone que pueda responder prácticamente todo, recordarnos que tenemos un vuelo, proponernos restaurantes que sean similares a nuestros restaurantes habituales, informarnos de noticias sobre nuestros equipo de fútbol… y obviamente esto es el principio. Google assistant es la evolución de Google Now, que pronto saltará al mundo físco con Google Home, y que indudablemente llegará a Android Wear. Por lo tanto nos acompañará allá donde vayamos, se interesará por nosotros, siempre nos escuchará y aprenderá quienes somos, que nos gusta, que nos preocupa, y que necesitamos…

Recopilar, analizar, aprender

Es en este punto donde aparecen los detractores Allo ( y soluciones similares), entre ellos Edward Snowden.  Para que este tipo de servicios funcionen correctamente, deben almacenar los máximos datos posibles, nuestros datos, los datos de todos nosotros, para poder utilizar los algoritmos de machine learning y cada hacernos propuestas más adecuadas.

El primero de los riesgos, sin duda es quién puede tener acceso a esos datos, y qué uso va a poder hacer de los mismos.  El segundo, va más allá del temor indebido a lo que hemos dicho o hecho, pues debemos considerar que la capacidad del análisis no va a quedar limitada exclusivamente hechos básicos, sino que puede (y lo hace) dibujar patrones colectivos, y/o personales no tan obvios. Como por ejemplo tendencia sobre comportamientos ante determinados eventos, identificación de ideologías por determinados gustos cinematorgráficos o literarios, enfermedades potenciales asociadas a hábitos… datos derivados de gran interés para mercadotecnia, procesos de selección, u otros fines como podría ser la seguridad.

No es el futuro, es el presente 

Estamos en el comienzo de una era donde cada vez habrá más y más soluciones de este tipo. Google, Amazon, Microsoft, IBM entre otras… están trabajando en el desarrollo y perfeccionamiento de sistemas como Google Assistant, Cortana, Alexa o Watson… que ya hoy, son una realidad. Todas ellas se caracterizan por ser arquitecturas que incluyen servicios de big data, machine learning, inteligencia artificial, de una manera enlazada, complementarios, que les permite recopiliar y analizar gigantes cantidades de datos (nuestros y de terceros) estructurados y no estructurados, con el fin de aprender  a entendernos, pudiendo así, proporcionar soluciones cada vez más precisas.

Los avances tecnológicos, a lo largo de la Historia, siempre han llegado para quedarse.  No podemos obviar dicha realidad. Por ello que debemos ser conscientes que sería un visión simplista querer prohibir para quedarnos en el estado en el que nos encontrábamos ayer.  Tenemos que aceptar, que en los próximos años vamos a vivir cada vez más inmersos en este tipo de soluciones, por lo que es necesario que definamos entre todos (empresas, gobiernos y la ciudadanía) las reglas de juego para evitar abusos,  y concienciar de los pros y contras que supone su uso.

Deja un comentario