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 La era de los algoritmos: ¿por qué dominan el mundo?

Bolsamanía -   septiembre de 2016

El mundo actual no se podría entender sin los algoritmos, lo que es diferente a entender qué es un algoritmo. El concepto es simple, y muy cotidiano y habitual. Lo complejo es el desarrollo de algoritmos matemáticos y computacionales. Es decir, implementar el uso de estas 'secuencias' para desarrollar nuevas tecnologías o utilizar herramientas, desde Google y Facebook hasta el dinero digital.

Porque el concepto de algoritmo se refiere simplemente a una secuencia generada para seguir unos pasos con los que alcanzar un resultado. Un conjunto de órdenes o reglas preestablecidas en el que se tienen en cuenta factores externos para llegar a una meta. Como ejemplo puede servir desde un juego de rol en el que el protagonista 'avanza' de distinta forma en función de un dado, o el típico manual para solucionar problemas. ¿Quién no ha llamado alguna vez a su compañía porque no funcionaba su servicio de Internet? Lo primero que ocurre en este caso es que desde el proveedor se hacen unas preguntas y el usuario va respondiendo y realizando acciones, como reiniciar o desenchufar para volver a enchufar el router en función de lo que muestran las luces del mismo. Es decir, se sigue un algoritmo.

Pero todo esto se complica cuando se habla de un algoritmo matemático, que pasa a ser una secuencia en la que se modelizan diferentes variables. Esto va desde una regla básica para operar hasta el más complejo de los modelos. Y todo se vuelve más difícil, que no desesperante, al incorporar el concepto de algoritmo al mundo de la computación.

LA REVOLUCIÓN DE TURING

A menudo se suele considerar a Alan Turing como el precursor de la informática, interpretado en el cine por Benedict Cumerbatch en la película The Imitation Game, estrenada en 2014 (el único spoiler a continuación, es que Alemania acaba perdiendo la Segunda Guerra Mundial... y que Turing fue importante en ello). Una película que tuvo gran acogida, aunque también críticas por parte de expertos en la materia e historiadores.

Turing trabajó para el Gobierno de Reino Unido en la Segunda Guerra Mundial, con el ánimo de descifrar la Máquina Enigma, usada por los nazis para encriptar la información relacionada con sus operaciones de guerra. El equipo del matemático británico consiguió diseñar una máquina para conocer al detalle todas las decisiones importantes de los mandatarios alemanes, algo que se considera clave para cambiar el sino de la guerra y acabar derrotando a los nazis.

¿Qué hizo Turing? Consiguió crear una máquina que alcanzara resultados a partir de la implementación de algoritmos matemáticos. Es decir, que leyera las instrucciones de la Máquina Enigma a partir de órdenes preestablecidas. Décadas después, muchos desarrollos e infinitas innovaciones tecnológicas, en eso se basa el mundo actual.

Cuando un usuario realiza una búsqueda en Google, la herramienta que revolucionó Internet hace menos de dos décadas, aplica un algoritmo para que el usuario alcance resultados. Pero este algoritmo no es simple, ni fácil de comprender, y se cambia continuamente. Por eso hay empresas que contratan los servicios de profesionales SEO, que se dedican a estudiarlo para mejorar el posicionamiento de su empresa en en el buscador.

De forma similar Facebook 'coloca' los post de los 'amigos' de cada usuario en su perfil, o Twitter selecciona recomendaciones de usuarios y 'ordena' su timeline. Amazon facilita las operaciones de los clientes, y Uber 'encuentra' coches con las preferencias elegidas por el viajero. Casi todo son algoritmos.

ALGORITMOS PARA CREAR DINERO...

El mundo de las finanzas también está inmerso en esta era de los algoritmos. Cada vez hay más noticias de bancos que realizan parte de sus inversiones o incluso asesoramiento así. También el dinero digital se basa en este concepto. Uno de los pioneros ha sido bitcoin, una 'criptodivisa' nacida en 2009.

La moneda utiliza la tecnología conocida como blockchain o cadena de bloques, según la cuál las transacciones que se realizan en el mundo bitcoin se recogen en 'monederos virtuales' que permiten que se reflejen las operaciones de compra y venta de un usuario y éste lleve un control de su evolución. El bitcoin no replica algo físico (aunque sí se puede cambiar por dinero), es puramente virtual y su valor depende de la cantidad de unidades en ese mercado virtual y por lo tanto de la oferta y la demanda. Esto se calcula con algoritmos, mientras que la criptografía es la que otorga la seguridad para impedir que 'hackers' roben el dinero de un monedero virtual o simulen operaciones con 'dinero ajeno'.

En realidad es lo que ocurre con el dinero en monedas o billetes desde que 'murió' el sistema de Bretton Woods y se abandonó el patrón oro. En 1971 el expresidente de Estados Unidos Richard Nixon anunció la suspensión de la convertibilidad del oro, con lo que como el bitcoin el dólar dejaba de tener una referencia clara.

Pero no es la única opción para el dinero virtual. Banco Santander, Deutsche Bank, UBS y BNY Mellon alcanzaron un acuerdo recientemente para promover el dinero digital con la tecnología blockchain, la que utiliza el bitcoin. En este caso, los algoritmos vuelven a ser el centro de atención para 'generar' dinero virtual, aunque la novedad es que el proyecto 'Utility Settlement Coin' (USC) sí tendrán convertibilidad: cada unidad de esta futura moneda digital se podrá convertir en paridad con un depósito en su correspondiente divisa.

Por su parte, el Banco de Inglaterra podría ser pionero en expandir el dinero digital. Economistas del banco central británico han analizado la posibilidad de que en el futuro se cree dinero digital en vez de físico desde la institución gobernada por Mark Carney. Aunque todavía es un boceto más que un objetivo.

…Y ALGORITMOS PARA GANAR DINERO

En marzo Royal Bank of Scotland (RBS) anunció el despido de 550 asesores para sustituirlos por 'robots'. Contestadores automáticos que realizarán asesoramiento a clientes que inviertan menos de 250.000 libras. El usuario llama y contesta a preguntas automáticas, y mediante un algoritmo el sistema le dará una respuesta. Como el 'solucionador' de problemas del inicio del texto, para los fallos de un router. En este caso, en vez de luces y fallos, son criterios de inversión y perfiles de riesgo hasta alcanzar una solución.

Goldman Sachs ha protagonizado otro ejemplo similar al de RBS. El gigante norteamericano tiene un programa informático que permite a los inversores comercializar bonos de empresas sin necesidad de intermediación por parte de un ser humano. Y como no, todo se basa en algoritmos. Según Financial Times, Goldman está impulsando un programa informático que realiza ofertas a los clientes y les proveé de información del mercado de deuda. Los clientes podrán operar con bonos corporativos sin necesidad de contactar con un empleado, como ocurría hasta ahora, y como ya existe la posibilidad con la renta variable y la deuda soberana.

Muchas instituciones financieras, además, utilizan algoritmos para tomar directamente decisiones de inversión. Se trata de implementar las finanzas cuantitativas (análisis financiero a partir de las matemáticas) con el desarrollo tecnológico. “Se incorporan los comportamientos de los activos y de diversos factores a un algoritmo que alcanza un resultado. Son algoritmos muy complejos, que han variado mucho en los últimos 20 años. Hace dos décadas tardabas un día en crear un algoritmo para un modelo de inversión, ahora un minuto con herramientas especializadas en ello, y son más completos y desarrollados”, explica Ricardo Queralt, codirector del máster en Data Science para Finanzas de CUNEF, y especialista en finanzas cuantitativas.

SIEMPRE HABRÁ HUECO PARA BUFFETT

Existe la tentación de pensar en el fin de los mitos del mundo de la inversión como Warren Buffett o George Soros, cuyas decisiones se basan al menos en parte en conocimientos del mercado no siempre 'modelizables'. Pero para nada es así. En este mundo financiero dominado por las matemáticas y la tecnología seguirá habiendo espacio para la intuición. “Siempre va a haber hueco para juicios de valor difíciles de implementar. Son 'gurús' que también se equivocan, pero tienen un gran conocimiento del mercado y por eso suelen acertar”, opina Queralt. “Lo ideal es que los profesionales de las finanzas cuantitativas tengan formación financiera para comprender el mercado, matemática y de estadística”, agrega.

El experto advierte que el continuo desarrollo de algoritmos cada vez más avanzados y complejos permite reducir los márgenes de error. Y no sólo en el mundo de la inversión, también en ámbitos de las finanzas como en el tradicional negocio de prestar dinero. “Ya hay algoritmos que intentan incorporar cuestiones como los sentimientos. Nosotros por ejemplo estamos trabajando en añadir a algoritmos sobre el riesgo de conceder un préstamo la actividad en redes sociales de los usuarios”, agrega el profesor de CUNEF.

¿Y QUÉ HAY DE LA SEGURIDAD EN ESTE MUNDO DE ALGORITMOS?

Con multitud de herramientas cotidianas funcionando a través de algoritmos, desde las redes sociales hasta parte de las finanzas personales, ¿qué pasa con la seguridad? ¿Puede alguien 'descubrir', 'copiar' o 'robar' un algoritmo que me afecte?

El problema no es el algoritmo, sino la seguridad que hay alrededor del sistema. Es decir, la cuestión es que un hacker no descubra las claves criptográficas de un monedero digital de Bitcoin, no el algoritmo de la famosa moneda digital. “El ejemplo es un programa informático que funcione a través de un algoritmo. Genera un 'password' para poder usarlo. El hacker tratará de averiguar este 'password' estableciendo fórmulas que conecten el programa con el usuario y su ordenador para 'desencriptar' la clave (por eso es más seguro el uso de aplicaciones y programas cuanto más difícil sea la clave). No el algoritmo del programa”, explica Ricardo Queralt.