Que nuestros datos están expuestos, lo sabemos. Nos puede preocupar más o menos, pero lo sabemos. Y que nuestra privacidad está amenazada, en el fondo también lo sabemos. Nos puede preocupar más o menos, pero también lo sabemos.
De todas formas, hay veces que esa amenaza se nos muestra de una forma más evidente, o quizá más sorprendente.
Y es que, en el fondo, inocentemente, pensamos que nuestros datos están expuestos de una forma tradicional, Que los datos que, debido a tramitaciones, compras o incluso indiscreciones volcamos en diferentes sistemas, pueden ser indebidamente utilizados o robados. Pero tendemos a pensar en datos que, de alguna forma, proporcionamos más o menos voluntariamente y de manera explícita.
De lo que quizá no somos tan conscientes es de la cantidad de información sobre nosotros mismos de la que dejamos rastro de forma inadvertida, sutil. Porque no son datos explícitos, no es una información que le hayamos proporcionado a una persona de manera clara.
Son nuestros comportamientos, nuestras expresiones, nuestra forma de hablar, los textos informales que volcamos en redes sociales o en el móvil, nuestro buen o mal humor, nuestro estado de ánimo, nuestro tono de voz… Todo eso contiene información sobre nosotros mismos y, hoy en día, con el grado de avance del machine learning y la inteligencia artificial, es perfectamente viable realizar análisis concluyentes con base en esos datos tan aparentemente deslavazados, tan poco datos si se quiere.
En su libro ‘Intelligent Automation: Learn how to harness Artificial Intelligence to boost business & make our world more human‘ Pascal Bornet, Ian Barkin y Jochen Wirtz, hay un momento en que se detienen a hablar de las plataformas UIM (Unstructured Information Management), es decir, soluciones que se especializan, precisamente en la gestión de información no estructurada, de esos rastros, aparentemente tan poco informativos y que, sin embargo, tanto dicen sobre nosotros.
Además, los autores hablan de la combinación de estos sistemas con el análisis de sentimiento, una aplicación ya muy avanzada de la inteligencia artificial y que complementa con una visión sobre actitudes, opiniones y sentimientos la información que aportan los IUM.
Combinando ambas piezas en un Contact Center tendríamos lo que denominan el Speech Analytics en que se puede obtener todo tipo de información a partir de las conversaciones grabadas que se producen con un centro de atención al cliente.
¿Se da cuenta el lector?
Uno llama a un centro de atención, quizá por una duda, probablemente por algún tipo de queja, y la conversación queda grabada y puede ser analizada no sólo desde el punto de vista de la denotación, lo que explícitamente se ha dicho, sino también de las actitudes y sentimientos que se derivan de la forma de expresarse o el tono de voz, por ejemplo.
Definitivamente, nuestros datos están expuestos. Y no sólo los datos, casi, casi, nuestro estado de ánimo y hasta nuestra personalidad.
No sé si nos importa, pero conviene que lo tengamos en cuenta.
